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Enregistrement W3131085516 · doi:10.1186/s12969-021-00503-7

Engaging patients and parents to improve mental health intervention for youth with rheumatological disease

2021· article· en· W3131085516 sur OpenAlexaff
Oluwatunmise A. Fawole, Michelle V. Reed, Julia G. Harris, Aimee O. Hersh, Martha Rodriguez, Karen Onel, Erica Lawson, Tamar B. Rubinstein, Kaveh Ardalan, Esi M. Morgan, Anne Paul, Judy Barlin, R. Paola Daly, Mitali Dave, Shannon Malloy, Shari Hume, Suzanne Schrandt, Laura Marrow, Angela Chapson, Donna Jo Napoli, Michael Napoli, Miranda Moyer, Vincent Del Gaizo, Ashley Danguecan, Emily von Scheven, Andrea Knight

Notice bibliographique

RevuePediatric Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesCure JM FoundationRheumatology Research FoundationLupus Foundation of AmericaArthritis Foundation
Mots-clésMedicineMental healthAnxietyDiseaseIntervention (counseling)PopulationPsychiatryDepression (economics)Family medicineClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health disorders are common in youth with rheumatological disease yet optimal intervention strategies are understudied in this population. We examined patient and parent perspectives on mental health intervention for youth with rheumatological disease. METHODS: We conducted a mixed methods cross-sectional study, via anonymous online survey, developed by researchers together with patient/parent partners, to quantitatively and qualitatively examine youth experiences with mental health services and resources in North America. Patients ages 14-24 years with juvenile idiopathic arthritis, juvenile dermatomyositis, or systemic lupus erythematous, and parents of patients ages 8-24 with these diseases were eligible (not required to participate in pairs). Participants self-reported mental health problems (categorized into clinician-diagnosed disorders vs self-diagnosed symptoms) and treatments (e.g. therapy, medications) received for the youth. Multivariate linear regression models compared patient and parent mean Likert ratings for level of: i) comfort with mental health providers, and ii) barriers to seeking mental health services, adjusting for potential confounders (patient age, gender, disease duration, and patient/parent visual analog score for disease-related health). Participants indicated usefulness of mental health resources; text responses describing these experiences were analyzed by qualitative description. RESULTS: Participants included 123 patients and 324 parents. Patients reported clinician-diagnosed anxiety (39%) and depression (35%); another 27 and 18% endorsed self-diagnosed symptoms of these disorders, respectively. 80% of patients with clinician-diagnosed disorders reported receiving treatment, while 11% of those with self-diagnosed symptoms reported any treatment. Patients were less comfortable than parents with all mental health providers. The top two barriers to treatment for patients and parents were concerns about mental health providers not understanding the rheumatological disease, and inadequate insurance coverage. Over 60% had used patient mental health resources, and over 60% of these participants found them to be helpful, although text responses identified a desire for resources tailored to patients with rheumatological disease. CONCLUSION: Self-reported mental health problems are prevalent for youth in this sample with rheumatological disease, and obstacles to mental health treatment include disease-related and logistic factors. Strategies are needed to improve acceptance and accessibility of mental health intervention, including routine mental health screening and availability of disease-specific mental health resources.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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