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Enregistrement W2138731228 · doi:10.1186/2046-4053-1-58

Depression screening and mental health outcomes in children and adolescents: a systematic review protocol

2012· review· en· W2138731228 sur OpenAlexafffundabout
Brett D. Thombs, Michelle Roseman, Lorie A. Kloda

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2012
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of ManitobaAlberta InnovatesMcGill UniversityUniversity of CalgaryCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicinePsycINFODepression (economics)MEDLINERandomized controlled trialPsychological interventionPsychiatrySystematic reviewMental healthMajor depressive disorderFamily medicineMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is an important cause of disability among children and adolescents. Depression screening is one possible method for managing depression, and screening programs have been initiated in some school and medical settings. However, in 2005, the Canadian Task Force on Preventive Health Care and the United Kingdom National Institute of Clinical Excellence did not recommend depression screening among children and adolescents. By contrast, in 2009, the United States Preventive Services Task Force recommended that all adolescents, but not younger children, be screened for depression in medical settings with integrated depression management services, although no trials of screening were identified. The objectives of this systematic review are to evaluate in children and adolescents the accuracy of depression screening tools; depression treatment efficacy; whether depression screening improves depression outcomes; and potential harms related to depression interventions and screening. METHODS/DESIGN: Data sources will include the bibliographic databases MEDLINE, Cochrane CENTRAL, PsycINFO, EMBASE, LILACS and Web of Science, supplemented by reference harvesting of eligible articles, relevant systematic reviews, relevant guidelines and recommendations, and selected journals, and by searches for unpublished studies. Eligible studies will report data for children and adolescents aged 6 to 18 years. Eligible diagnostic accuracy studies must compare a depression screening tool to a validated diagnostic interview for major depressive disorder and report diagnostic accuracy data. Eligible treatment studies must be randomized controlled trials of pharmacological, psychotherapeutic, or other depression treatments commonly available for children and adolescents in pediatric, primary-care, and family medicine settings. Eligible screening studies must be randomized controlled trials that compare depression outcomes between children or adolescents who underwent depression screening versus those who did not. Studies of harms will include randomized controlled trials and observational studies that evaluate harms from depression screening or treatment. Two investigators will independently review titles and abstracts, followed by full article review. Disagreements will be resolved by consensus. Two investigators will independently extract the data, with discrepancies resolved via consensus. DISCUSSION: The proposed systematic review will determine whether there is sufficient evidence of benefits in excess of harms and costs to support screening for depression in childhood and adolescence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,013
Bibliométrie0,0160,015
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0890,010

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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