Multimorbidity in children and youth: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multimorbidity (co-occurring physical and mental illness) is an important issue for clinicians and researchers with combined efforts aimed at promoting the health and well-being of individuals across the life course. In children and youth, experience of any chronic physical illness leads to a substantial increase in risk for mental illness. As a growing field of interest, research is needed to map the current state of the literature in child and youth multimorbidity in order to identify existing gaps and inform the direction of future investigations. METHODS AND ANALYSIS: . A systematic search of the following four key databases will be conducted: (1) PubMed; (2) EMBASE; (3) PsycINFO; and (4) Scopus, using combinations of Medical Subject Headings (MeSH) and Emtree terms. We will also consult grey literature sources and hand-search reference lists of included studies to identify additional studies of relevance. For eligible studies that meet all identified inclusion and exclusion criteria, a data extraction tool will be used to collect and store key study characteristics that will be relevant for collating, summarising and reporting the results of the scoping review. This scoping review also presents a novel use of quality index scoring, which we anticipate will contribute to strengthening the rigour of the scoping review methodology. ETHICS AND DISSEMINATION: The proposed scoping review does not require ethical approval. Final study results will be disseminated via conference presentations, publication in a peer-reviewed journal and knowledge translation activities with relevant stakeholders.
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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 | 0,128 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,015 |
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 ».