The association between child and adolescent emotional disorder and poor attendance at school: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anxiety and depression are common in young people and are associated with a range of adverse outcomes. Research has suggested a relationship between emotional disorder and poor school attendance, and thus poor attendance may serve as a red flag for children at risk of emotional disorder. This systematic review aims to investigate the association between child and adolescent emotional disorder and poor attendance at school. METHODS: We will search electronic databases from a variety of disciplines including medicine, psychology, education and social sciences, as well as sources of grey literature, to identify any quantitative studies that investigate the relationship between emotional disorder and school attendance. Emotional disorder may refer to diagnoses of mood or anxiety disorders using standardised diagnostic measures, or measures of depression, anxiety or "internalising symptoms" using a continuous scale. Definitions for school non-attendance vary, and we aim to include any relevant terminology, including attendance, non-attendance, school refusal, school phobia, absenteeism and truancy. Two independent reviewers will screen identified papers and extract data from included studies. We will assess the risk of bias of included studies using the Newcastle-Ottawa Scale. Random effects meta-analysis will be used to pool quantitative findings when studies use the same measure of association, otherwise a narrative synthesis approach will be used. DISCUSSION: This systematic review will provide a detailed synthesis of evidence regarding the relationship between childhood emotional disorder and poor attendance at school. Understanding this relationship has the potential to assist in the development of strategies to improve the identification of and intervention for this vulnerable group. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42016052961.
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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 | 0,074 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,010 |
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.
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 ».