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Enregistrement W3071181371 · doi:10.1093/pch/pxaa068.075

76 The predictive validity of MyHEARTSMAP for psychosocial screening in the emergency department

2020· article· en· W3071181371 sur OpenAlexaffabout
Amanbir Atwal, Quynh Doan, Bruce Wright, Elizabeth Hankinson, Punit Virk, Hawmid Azizi, Rob Stenstrom, Tyler Black, Rebecca Gokiert, Amanda S. Newton

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePediatric health and respiratory diseases
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of AlbertaBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentPsychosocialMedicineMental healthFace validityPredictive validityFamily medicineHealth carePsychiatryClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mental health concerns in childhood and adolescence are prevalent, affecting nearly one million Canadian youth. In the absence of screening, up to 98% of these concerns can go undiagnosed, leading to significant health, educational, and social consequences. Consequently, the American Academy of Pediatrics recommends the development of screening tools to facilitate early identification and access to treatment. The Emergency Department (ED) represents a unique environment to implement such universal screening, as it is immediately accessible and may be the only point of contact for some vulnerable youth with undiagnosed illness. However, there are few existing instruments which take into account commonly cited barriers such as time constraints, disruption of ED flow, limited resources, and patient privacy. Objectives To facilitate efficient screening with minimal impact on ED flow, our team developed MyHEARTSMAP, an electronic self-administered screening tool. The tool is adapted from HEARTSMAP, a previously validated computerized assessment and management tool used by ED clinicians. MyHEARTSMAP has previously been evaluated for face validity and inter-rater reliability. Here, we measured the sensitivity and specificity of MyHEARTSMAP in identifying mental health concerns in youth. Design/Methods A prospective cohort study was conducted at two tertiary care pediatric EDs. Eligible youth aged 10-17 years presenting for a non-mental health complaint were invited to self-screen using MyHEARTSMAP. An accompanying parent/guardian could also complete an assessment of their child. The sensitivity and specificity was measured as the proportion of screened youth with mental health concerns identified through self-assessment by MyHEARTSMAP compared to assessment performed by a clinician (criteron standard). Results 760 youth and/or parents completed the study intervention. The sensitivity at identifying any psychiatric concerns was comparable between youth and guardian assessments: 92.7% (95%CI: 89.1, 95.4%) and 93.1% (95%CI: 89.5, 95.8%) respectively. The specificity at identifying youth without any psychiatric issues was also comparable between youth and their guardians: 42.2% (95%CI: 37.3, 47.3) and 37.0% (95%CI: 32.2,42.1), respectively. Conclusion MyHEARTSMAP is sensitive for identifying youth with mental health concerns. While it showed only modest specificity, false positives were almost entirely (98%) mild issues identified by youth and deemed to be normal by clinicians. This would not place a burdensome demand on mental health services and could be effectively assessed without specialized psychiatric training. Thus, MyHEARTSMAP may be an effective tool for early identification and management of mental health concerns.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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