Identification of Preschool Children with Mental Health Problems in Primary Care: Systematic Review and Meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Primary care practitioners determine access to care for many preschool children with mental health (MH) problems. This study examined rates of mental health (MH) problem identification in preschoolers within primary healthcare settings, related service use, and MH status at follow-up. The findings may inform evidence-based policy and practice development for preschool MH. METHOD: were searched from inception to March 7, 2018 for reports in which a screening measure was used to identify MH problems in children aged 24-72 months, seen in primary and community health care settings. Meta-analyses, using random effects models to provide pooled estimates, were used when three or more studies examined identification rates. Findings on service use and persistence of disorders are summarized. RESULTS: Thirty-five publications representing 21 studies met the inclusion criteria. MH problems were identified in 17.6% of preschoolers (95% Confidence Interval (CI): 11.1-24.1), Q = 4.9, p > 0.1 by primary/community healthcare practitioners. Psychiatric diagnoses were identified in 18.4% of preschoolers (95% CI: 12.3 - 24.4), Q= 1.6, p > 0.1. Based on three studies, parents of 67-72% of identified children received advice and 26-42% received specialist referrals. In the subset of studies examining persistence of MH disorders, 25-67% of identified children had MH disorders after one to three years. CONCLUSION: While the identification rate by primary/community practitioners is similar to the diagnostic rate, these may not consistently be the same children. Substantial variability in management and outcomes indicate need for more rigorous evaluation of primary care services for this population.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».