Physical-mental multimorbidity in children and youth: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Efforts to describe the current state of research are needed to advance the field of physical-mental multimorbidity (ie, the co-occurrence of at least one physical illness and at least one mental disorder) among children and youth. Our objective was to systematically explore the breadth of physical-mental multimorbidity research in children and youth and to provide an overview of existing literature topics. DESIGN: Scoping review. METHODS: We conducted a systematic search of four key databases: PubMed, EMBASE, PsycINFO and Scopus as well as a thorough scan of relevant grey literature. We included studies of any research design, published in English, referring to physical-mental multimorbidity among children and youth aged ≤18 years. Studies were screened for eligibility and data were extracted, charted and summarised narratively by research focus. Critical appraisal was employed using the modified Quality Index (QI). RESULTS: We included 431 studies and 2 sources of grey literature. Existing research emphasises the co-occurrence of anxiety, mood and attention disorders among children with epilepsy, asthma and allergy. Evidence consists of mostly small, observational studies that use cross-sectional data. The average QI score across applicable studies was 9.1 (SD=1.8). CONCLUSIONS: There is a pressing need for more robust research within the field of child physical-mental multimorbidity.
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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 | 0,014 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».