Mental disorder in children with physical conditions: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Methodologically, to assess the feasibility of participant recruitment and retention, as well as missing data in studying mental disorder among children newly diagnosed with chronic physical conditions (ie, multimorbidity). Substantively, to examine the prevalence of multimorbidity, identify sociodemographic correlates and model the influence of multimorbidity on changes in child quality of life and parental psychosocial outcomes over a 6-month follow-up. DESIGN: Prospective pilot study. SETTING: Two children's tertiary-care hospitals. PARTICIPANTS: Children aged 6-16 years diagnosed in the past 6 months with one of the following: asthma, diabetes, epilepsy, food allergy or juvenile arthritis, and their parents. OUTCOME MEASURES: Response, participation and retention rates. Child mental disorder using the Mini International Neuropsychiatric Interview at baseline and 6 months. Child quality of life, parental symptoms of stress, anxiety and depression, and family functioning. All outcomes were parent reported. RESULTS: Response, participation and retention rates were 90%, 83% and 88%, respectively. Of the 50 children enrolled in the study, the prevalence of multimorbidity was 58% at baseline and 42% at 6 months. No sociodemographic characteristics were associated with multimorbidity. Multimorbidity at baseline was associated with declines over 6 months in the following quality of life domains: physical well-being, β=-4.82 (-8.47, -1.17); psychological well-being, β=-4.10 (-7.62, -0.58) and school environment, β=-4.17 (-8.18, -0.16). There was no association with parental psychosocial outcomes over time. CONCLUSIONS: Preliminary evidence suggests that mental disorder in children with a physical condition is very common and has a negative impact on quality of life over time. Based on the strong response rate and minimal attrition, our approach to study child multimorbidity appears feasible and suggests that multimorbidity is an important concern for families. Methodological and substantive findings from this pilot study have been used to implement a larger, more definitive study of child multimorbidity, which should lead to important clinical implications.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».