Mental Health Problems in Children and Caregivers in the Emergency Department Setting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although mental health problems are increasing in the primary care sector, the prevalence of mental health problems in families presenting for nonpsychiatric complaints in the emergency department (ED) setting is generally unknown. As such, we set out to assess the frequency of mental health concerns and associated risk factors in children presenting for care in a pediatric ED. METHODS: A total of 411 mother-child dyads were randomly selected during a 2-year period from the less acute area of a large pediatric ED. Mothers were interviewed for child mental health concerns using structured diagnostic instruments. Mothers were also interviewed for their own mental health symptoms. Risk factor analysis for the outcome of a pediatric mental health concern was performed using bivariate and multivariate techniques. RESULTS: Of all children, 45% met criteria for a mental health concern, with 23% of all children meeting criteria for two or more mental health concerns; 21% of mothers screened positive for a mental health problem themselves. Once adjusted, children whose mothers' screened positive for a mental illness were more likely to have a mental health concern themselves. CONCLUSION: There is a large burden of mental health concerns in children and their mothers presenting to the ED for medical care. Efficiently and accurately identifying mental illness in children presenting to a pediatric ED is the first step in the intervention process for a population that might otherwise slip through the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».