Psychiatric Disorders in Detained Male Adolescents: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a best estimate of the prevalence of psychiatric disorders among detained male adolescents, with particular emphasis on impairment, multi-informant assessment, and race or ethnicity. METHOD: Computer-assisted searches were executed to identify relevant studies. RESULTS: Fifteen studies using adolescents as informants met inclusion criteria (n = 3401), of which only 2 reported within a subsample on parent-derived diagnoses. The mean prevalence of any disorder was 69.9% (95% CI 69.5% to 70.3%); with conduct disorder occurring most frequently (46.4%, 95% CI 45.6% to 47.3%), followed by substance use disorder (45.1%, 95% CI 44.6% to 45.5%), oppositional defiant disorder (19.8%, 95% CI 19.2% to 20.3%), and attention-deficit hyperactivity disorder (13.5%, 95% CI 13.2% to 13.9%). Although lower, rates for internalizing disorders were still substantial, with any anxiety disorder found in 15.9% (95% CI 15.6% to 16.1%), major depression in 12.0% (95% CI 11.7% to 12.2%), and posttraumatic stress disorder in 9.6% (95% CI 9.2% to 10.0%). Three studies reported on psychotic disorders, finding low rates (1.35%, 95% CI 1.32% to 1.39%). Estimates of prevalence were only marginally different when impairment was not required, while consistency between adolescents and parents was poor. Findings on the relations between race or ethnicity were too scarce and inconsistent to interpret. CONCLUSION: Detained male adolescents bear substantial mental health needs, emphasizing the need to organize effective mental health services for this troubled group. However, our knowledge on mental disorders in detained youth should be enhanced, in particular regarding the reliability of adolescents, compared with parent report, and whether clinically relevant differences exist by race or ethnicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».