Chronicity of mental comorbidity in children with new‐onset physical illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that physical and mental illnesses are strongly correlated in children. This study examined patterns of the chronicity of multimorbidity (co-occurring physical and mental illness); estimated homotypic continuity; and modelled factors associated with chronicity in children newly diagnosed with a chronic physical illness. METHODS: Children aged 6-16 years diagnosed with one of asthma, diabetes, epilepsy, food allergy, or juvenile arthritis were recruited from two children's hospitals and followed for 6 months. Child mental illness was measured using the parent-reported Mini International Neuropsychiatric Interview and Ontario Child Health Study Emotional Behavioural Scales at baseline and 6 months later. Children were stratified into three groups: no multimorbidity, acute (multimorbidity at only one assessment), and persistent (multimorbidity at both assessments). RESULTS: Forty-nine children were available for analysis: no multimorbidity (n = 18), acute (n = 13), and persistent (n = 18). Homotypic continuity was highest for conduct disorder (67.5%) and lowest for major depression (16.7%). Unadjusted analyses showed positive associations between child and parent behavioural symptoms, as well as family functioning with persistent multimorbidity. These associations remained after adjustment, ranging from odds ratio (OR) = 1.29 [1.01, 1.64] for depression to OR = 1.61 [1.11, 2.33] and OR = 1.61 [1.10, 2.35] for attention-deficit hyperactivity and oppositional defiant, respectively, in child models. In parent models, associations remained for parental anxiety (OR = 1.18 [1.04, 1.34]) and stress (OR = 1.15 [1.02, 1.31]). CONCLUSIONS: Multimorbidity is persistent in children newly diagnosed with physical illnesses, regardless of the mental comorbidity experienced. Integrating family-centred mental health services soon after the diagnosis of a physical illness should be prioritized in pediatric settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».