The HEADS-ED
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This effectiveness study aimed to evaluate the clinical use of the HEADS-ED tool for patients presenting to a pediatric emergency department (PED) for mental health (MH) care. METHODS: In this pragmatic trial, PED physicians used the HEADS-ED to guide their assessment and identify areas of MH need in 639 patients (mean [SD], 15.16 [1.40] years; female, 72.6%) who presented to the emergency department with MH concerns between May 2013 and March 2014. RESULTS: The HEADS-ED guided consultation to psychiatry/crisis, with 86% receiving a recommended consult. Those with a HEADS-ED score of greater than or equal to 8 and suicidality of 2 (relative risk, 2.64; confidence interval, 2.28-3.06) had a 164% increased risk of physicians requesting a consult compared with those with a score of less than 8 or greater than or equal to 8 with no suicidality of 2. The HEADS-ED mean score was significantly higher for those who received a consult (M = 6.91) than those who did not (M = 4.70; P = 0.000). Similarly, the mean score for those admitted was significantly higher (M = 7.21) than those discharged (M = 5.28; P = 0.000). Agreement on needs requiring action between PED physicians and crisis intervention workers was obtained for a subset of 140 patients and ranged from 62% to 93%. CONCLUSIONS: Results support the HEADS-ED's use by PED physicians to help guide the assessment and referral process and for discussing the clinical needs of patients among health care providers using a common action-oriented language.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».