Psychiatric treatment: A risk factor for obesity?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with psychiatric diagnoses have increased physical health difficulties. OBJECTIVES: To examine the physical growth parameters documented in children receiving psychiatric treatment. METHODS: A chart review was performed on consecutive paediatric consultations in 1997 and 1998 on 34 children six to 12 years of age admitted to an intermediate-stay psychiatric inpatient service. Growth parameters of each child were plotted on standard growth curves. The prevalence of obesity (body mass index at or above the 95th percentile), absolute weight at or above the 95th and 50th percentiles, underweight status, tall and short stature, macrocephaly and microcephaly were calculated. The prevalence of atypical findings was compared with the expected prevalence of typical growth parameters in the general population. Risk factors for atypical growth parameters were recorded. An association between weight and specific medication use was explored. RESULTS: It was found that 11.8% of the children were obese. It was also found that 23.5% of the children had weight at or above the 95th percentile, 79.3% had weight at or above the 50th percentile, 14.7% had macrocephaly and 79.4% had a head circumference above the 50th percentile; these results were statistically significant. The mean number of psychotropic medications prescribed was 6.4, although there was no significant association between higher weight and current medication type. CONCLUSIONS: Children receiving inpatient psychiatric treatment were more likely to have higher weight than typical children. Monitoring growth parameters is an important component of the paediatric care of children with psychiatric diagnoses. Guidelines are required for obesity prevention and intervention in the context of the risk factors experienced by this high risk population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».