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Enregistrement W2889621795 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.685

Childhood Mental Disorders and Subsequent Adverse Outcomes in Early Adulthood: A Population-Based Longitudinal Study

2018· article· en· W2889621795 sur OpenAlexaffabout
Mariette Chartier, James M. Bolton, Oke Ekuma, Natalie Mota, Jennifer Hensel, Leonard MacWilliam, Yao Nie, Chelsey McDougall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychiatryPopulationMedicineCohortHazard ratioCohort studyDemographyPsychologyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe relationship between childhood/adolescent mental disorders and adult outcomes has been studied using surveys and clinical samples. These studies are prone to selection, recall and self-reporting biases. No previous studies have used population-based administrative databases linking individual-level data that could address these biases and further elucidate this relationship. Objectives and ApproachUsing de-identified administrative databases housed at the Manitoba Centre for Health Policy, we aimed to determine whether people diagnosed with mental disorders in childhood/adolescence, compared to those without, were at higher risk of early adverse adult outcomes. We created a birth cohort of 60,838 residents of Manitoba, Canada, born from fiscal years 1980/81 to 1984/85 and followed them to the end of study period in 2014/15. Through a scrambled health identifier, health, education, social services and justice system data were linked at an individual level. Survival analysis was used to test for differences controlling for key childhood covariates. ResultsWe found that 16.5% of the cohort had a diagnosed mental disorder at some point in their childhood/adolescence. Having a diagnosed mental disorder in childhood/adolescence increased the risk of being diagnosed with the same disorder in early adulthood (at age 30 to 34 years old). It also increased the risk of suicidal death (hazard ratio (HR): 2.41), suicide attempts (HR: 3.05), public housing use (HR: 1.44), income assistance use (HR: 2.07), criminal accusation (HR:1.53), and criminal victimization (HR:1.54) in adulthood. Similarly, but to a greater extent, suicide attempts in adolescence increased the risk of suicidal death (HR: 3.65), suicide attempts (HR: 5.68), public housing use (HR: 1.64), income assistance use (HR: 1.68), criminal accusation (HR: 2.18), or criminal victimization (HR: 2.43) in adulthood. Conclusion/ImplicationsYoung people’s mental health has significant influence on their health and well-being trajectories into adulthood. This knowledge could directly inform policy and practice to provide better population-based mental health promotion, prevention and early interventions for children/adolescents with mental disorders and subsequently prevent adverse adult outcomes in the future.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,367 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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