Rate of symptoms of dual diagnosis in the child welfare system in Canada : profile of adolescents and their caregiver in the CIS-2003
Notice bibliographique
Résumé
Research in the field of dual diagnosis (the coexistence of symptoms indicative of a substance abuse problem and a mental health problem) has expanded immensely over the past 15 years. Unfortunately, much of the existing literature available on this topic is limited to adult populations. The researcher explored the rate of dual diagnosis in the adolescent population by conducting a secondary data analysis of the Canadian Incidence Study of Child Abuse and Neglect (CIS-2003; Trocme et al., 2005). The rate of having one or more substance abuse problems in the CIS-2003 was 8.8% and the rate of having one or more mental health problems was 23.6%. Dual diagnosis was found to be under-reported in the child welfare system in Canada. Results of the secondary data analysis indicate that 4.4% of the total sample of adolescents aged between 10 and 15 years old had symptoms indicative of a dual diagnosis over the 3 month study period (n=4381). By providing a profile of child and caregiver characteristics and risk factors associated with dual diagnosis, clinicians from all realms can become better equipped to understand these issues. In the future, Social Workers and other professionals can work collaboratively on identification of DD and improving outcomes for youth and families affected by symptoms of a dual diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».