Prevalence of childhood mental disorders in high-income countries: a systematic review and meta-analysis to inform policymaking
Notice bibliographique
Résumé
QUESTION: Mental disorders typically start in childhood and persist, causing high individual and collective burdens. To inform policymaking to address children's mental health in high-income countries we aimed to identify updated data on disorder prevalence. METHODS: We identified epidemiological studies reporting mental disorder prevalence in representative samples of children aged 18 years or younger-including a range of disorders and ages and assessing impairment (searching January 1990 through February 2021). We extracted associated service-use data where studies assessed this. We conducted meta-analyses using a random effects logistic model (using R metafor package). FINDINGS: =99.1%). Significant heterogeneity pertained to diagnostic measurement and study location. Anxiety (5.2%), attention-deficit/hyperactivity (3.7%), oppositional defiant (3.3%), substance use (2.3%), conduct (1.3%) and depressive (1.3%) disorders were the most common. Among children with mental disorders, only 44.2% (95% CI 37.6% to 50.9%) received any services for these conditions. CONCLUSIONS: An estimated one in eight children have mental disorders at any given time, causing symptoms and impairment, therefore requiring treatment. Yet even in high-income countries, most children with mental disorders are not receiving services for these conditions. We discuss the implications, particularly the need to substantially increase public investments in effective interventions. We also discuss the policy urgency, given the emerging increases in childhood mental health problems since the onset of the COVID-19 pandemic (PROSPERO CRD42020157262).
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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 | 0,027 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».