Prevalence of Mental Disorders and Associated Service Variables among Ontario Children Who are Permanent Wards
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the prevalence rate of mental disorders among Ontario children who are permanent wards and also the key practice and descriptive variables associated with their diagnostic status. METHOD: I reviewed case files from a stratified random sample of 429 Ontario children who were permanent wards with no access to biological parents on December 31, 2003. Data abstracted from files included information on descriptive variables (such as age, sex, and type of permanent ward), all disorders (that is, mental and other current medical diagnoses and disabilities), family history, maltreatment experiences, service history (such as age at admission to care and current residential placement type), and permanency plans. RESULTS: The prevalence of mental disorders was 31.7%. A significantly higher proportion of children with mental disorders experienced maltreatment. Children with mental disorders were almost 3 times more likely than those without mental disorders to be placed by Children's Aid Societies in privately operated resources, such as group homes, and almost 10 times less likely to be living in a probationary adoption home. Although children with mental disorders were less likely to have a permanency plan of adoption than were children without mental disorders, regression analysis found that only 2 variables--age on becoming a permanent ward and age at the time of the study--were predictive of children's adoption plans. CONCLUSIONS: The findings support the need for improved monitoring of the aggregate mental health needs of children who are permanent wards. Numerous implications for service delivery and future research are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».