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Enregistrement W2946919813 · doi:10.7759/cureus.4790

Examining the Importance of Family History in Pediatric Behavioural Referrals

2019· article· en· W2946919813 sur OpenAlexaff
Sarah Gander, Sarah Campbell, Kathryn E. Flood, Emma Grace Crowley

Notice bibliographique

RevueCureus · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensSaint John Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily historyFamily medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a substantial increase in the diagnosis of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) in children. Without appropriate management of symptoms and care, ADHD has been associated with a variety of negative child and adult outcomes. Environmental and familial factors that may contribute to three different pediatric referral types (academic, behavioural, and attentional) associated with ADHD were examined in the current study. In total, data from 477 families who were interviewed as a part of the intake process to a pediatric clinic were included in this study. Data for the current study was extracted from the intake questionnaires and included information on family history of mental health issues, socioeconomic status, and family relationships. The sample included children between the ages of three and 17 and mostly comprised males (n = 340). A frequency analysis of the data demonstrated relatively high rates of mental health issues within families (61.4%); almost half of the mothers reported some post-secondary education (46.1%) and most reported having normal relationships with their children (mothers, 78%; fathers, 62.9%). Finally, three stepwise regression analyses were conducted to predict referral type. All three regressions yielded significant models. Fifteen percent of the variability of the academic referral type was predicted by being male, age at the time of referral, mother’s education level, and mother’s learning. The behavioural referral types were predicted by a family history of depression, being male, mother-child relationship, and age at the time of referral; these accounted for 23% of the variance. Attentional referral type was predicted only by mother-child relationship that captured 6% of the variance. Overall, this study describes a population of parents of children with academic, behavioural, and attention-related referrals to pediatrics. Results indicate that mothers have a profound influence on their child’s referral types, something that may transfer into later diagnosis and perhaps prognosis. Clinicians and researchers alike should focus their efforts toward developing integrative service assessment and treatment approaches that include important people in the child’s life. The implementation of Community Social Pediatrics (a streamlined, inclusive approach to care) should be considered in urban centres like this one, where referrals like this are prevalent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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