Association between Weight Status and Mental Health Service Utilization in Children and Adolescents.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous literature reports inconsistent associations between obesity and mental health. The objective of this study was to determine the association between weight status and mental health service utilization in Ontario children and youth. METHODS: A cross-sectional study of children 0 to 18 years, identified using primary care electronic medical records from the EMRPC database in Ontario, Canada was conducted. Height and weight data were extracted to calculate BMI and linked to administrative data on mental health related outpatient visits, emergency department visits, and hospitalizations. Multivariable logistic regression models were performed. RESULTS: A total of 50,565 children were included. Overall, 2.2% were underweight, 70.4% had a normal weight, 18.3% were overweight, 6.9% had obesity and 2.2% had severe obesity. 28.2% of all children had at least one mental health visit. Multivariable analyses showed children with overweight, obesity, and severe obesity were 1.11 (95% CI 1.05-1.17), 1.18 (95% CI 1.08-1.27) and 1.39 (95% CI 1.22-1.59) times more likely to have an outpatient mental health visit compared to children with normal weight. CONCLUSION: Increased weight status was associated with mental health related outpatient visits and emergency department visits. This study may inform policy makers' planning of mental health resources for children with obesity and severe obesity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».