72 Validating MyHEARTSMAP, an emergency psychosocial self-assessment and management tool, among youth with minor traumatic brain injuries or minor orthopaedic injuries seen in the Paediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Fewer than 20% of the estimated 1.2 million Canadian youths living with mental health (MH) concerns receive adequate care. Paediatric emergency department (PED) visits related to MH are increasing across North America. The online self-assessment tool, MyHEARTSMAP, was developed to facilitate screening of MH concerns in the PED and general practice. MyHEARTSMAP assesses 10 psychosocial areas, mapping to four domains of MH (Psychiatry, Function, Social, and Youth Health) to provide domain-specific recommendations for patient management (Figure A). Objectives We evaluated the convergent validity of MyHEARTSMAP when compared to established psychosocial self-assessment tools: Paediatric Quality of Life (PedsQL) and Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ). Design/Methods We conducted a cross-sectional study among youths and parents enrolled in a larger cohort study: Advancing Concussion Assessment in Paediatrics (A-CAP). Participants were children aged 8 to 16 years old with mild traumatic brain injury or orthopaedic injury and their parents. Participants were recruited from two PEDs in Alberta and British Columbia and were asked to complete MyHEARTSMAP, in addition to the PedsQL and SDQ completed in their A-CAP study procedures. We evaluated three MH domains from MyHEARTSMAP (PSYCHIATRY FUNCTION, AND SOCIAL) to their corresponding score sections in PedsQL (EMOTIONAL, SCHOOL, and SOCIAL) and SDQ (EMOTIONAL, none, and CONDUCT and PEER). We calculated Pearson correlation coefficients between these corresponding domains and sections. Results We recruited 40 child and parent pairs from Alberta and 82 from BC. The children were on average aged 12.6 years old (SD 2.2) and 44% were female. The tools screened participants as “at-risk” for various MH concerns at a rate of 26.7% to 60.8% for MyHEARTSMAP, 2.5% to 13.9% for PedsQL, and 12.3% to 16.0% for SDQ. Overall, MyHEARTSMAP was moderately correlated with PedsQL (mean ±95% CI: r = 0.405±0.151) and SDQ (mean ±95% CI: r = 0.322±0.162). Correlations (±95% CI) by MyHEARTSMAP domain for the child and parent versions, respectively, were as follows: PSYCHIATRY PedsQL (r = 0.483±0.140 / 0.509±0.134) and SDQ (r = 0.417±0.150 / 0.598±0.116); FUNCTION PedsQL (r = 0.578±0.122 / 0.455±0.143); SOCIAL PedsQL (r = 0.249±0.170 / 0.158±0.175) and SDQ (r = 0.207±0.172 / 0.067±0.178). Conclusion In conclusion, MyHEARTSMAP PSYCHIATRY and FUNCTION domains have moderate convergent validity to PedsQL and SDQ. Unlike PedsQL and SDQ, the evaluation of social issues in MyHEARTSMAP is MH-specific, resulting in low convergent validity for the SOCIAL domain.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».