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Enregistrement W2793048782 · doi:10.1093/pch/pxx128

Screening for disruptive behaviour problems in preschool children in primary health care settings

2017· article· en· W2793048782 sur OpenAlexaff
Alice Charach, Stacey A Bélanger, John D. McLennan, Mary K. Nixon

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralMental healthMedicinePsychological interventionDistressIntervention (counseling)Diagnostic Classification of Mental Health and Developmental Disorders of Infancy and Early ChildhoodSpecialtyPsychiatryClinical psychologyPsychologyPediatricsFamily medicinePrevalence of mental disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disruptive behaviour problems in preschool children are significant risk factors for, and potential components of, neurodevelopmental and mental health disorders. Some noncompliance, temper tantrums and aggression between 2 and 5 years of age are normal and transient. However, problematic levels of disruptive behaviour, specifically when accompanied by functional impairment and/or significant distress, should be identified because early intervention can improve outcome trajectories. This position statement provides an approach to early identification using clinical screening at periodic health examinations, followed by a systematic mental health examination that includes standardized measures. The practitioner should consider a range of environmental, developmental, family and parent-child relationship factors to evaluate the clinical significance of disruptive behaviours. Options within a management plan include regular monitoring, accompanied by health guidance and parenting advice, referral to parent behaviour training as a core evidence-based intervention, and referral to specialty care for preschool children with significant disruptive behaviours, developmental or mental health comorbidities, or who are not responding to first-line interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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