Teacher perceived mental and learning problems of children referred to a school mental health service.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Delivering mental health services to children and their families through schools has many potential advantages. However, little is known about the characteristics of children referred to such services. This study aimed to determine the pattern of mental health and learning difficulties of children referred to one school mental health service. METHODS: An identity stripped administrative database of all new referrals (n=353) to a school mental health program in southern Alberta between September 2006 and June 2009 was used. Teacher Strengths and Difficulties Questionnaire responses and questions about learning and other developmental problems were included. RESULTS: Hyperactivity-inattention was the most prevalent mental health concern, and spelling was the most common learning concern. Higher rates of hyperactivity-inattention concerns and pro-social deficits were observed for boys and more emotional problems were observed for girls. Hyperactivity-inattention was higher at lower grades. Hyperactivity-inattention and conduct problems were often comorbid as were several learning problems. CONCLUSION: Understanding the typical patterns of concerns among referrals to school mental health services may guide the prioritization of assessment and intervention approaches within these programs. Findings suggest assessments and interventions for ADHD and other disruptive behaviours should be prioritized, as well as the provision of cognitive and academic testing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».