Reliability of <scp>HEARTSMAP</scp> as a Tool for Evaluating Psychosocial Assessment Documentation Practices in Emergency Departments for Pediatric Mental Health Complaints
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The goal of this study was to assess the reliability of HEARTSMAP as a standardized tool for evaluating the quality of psychosocial assessment documentation of pediatric mental health (MH) presentations to the emergency department (ED). In addition, we report on current documentation practices. METHODS: We conducted a retrospective cross-sectional study of pediatric (up to age 17) MH-related visits to four EDs between April 1, 2013, and March 31, 2014. The primary outcome was the inter-rater agreement when evaluating the completeness of pediatric emergency psychosocial assessments using the HEARTSMAP tool. The secondary outcome was to describe the adequacy of documentation of emergency pediatric MH assessments, using HEARTSMAP as a guide for a complete assessment. RESULTS: A total of 400 medical records (100 from each site) were reviewed. We observed near-perfect inter-rater agreement (κ = 0.99-1.00) regarding the presence of documentation and good-to-perfect agreement (κ = 0.71-1.00) regarding whether sufficient information was documented to score a severity level for every component of an emergency psychosocial assessment. Inter-rater agreement regarding whether referrals or resources were documented for identified needs was observed to be good to very good (κ = 0.62-0.98). Current psychosocial documentation practices were found to be inconsistent with significant variability in the presence of documentation pertaining to HEARTSMAP sections between medical centers and initial clinician assessor and whether specialized MH services were involved prior to discharge. CONCLUSIONS: The HEARTSMAP tool can be reliably used to assess pediatric psychosocial assessment documentation across a diverse range of EDs. Current documentation practices are variable and often inadequate, and the HEARTSMAP tool can aid in quality improvement initiatives to standardize and optimize care for the growing burden of pediatric mental illness.
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 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 | 0,050 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».