Prevalence and Correlates of Physical-mental Multimorbidity in Outpatient Children From a Pediatric Hospital in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to estimate the six-month prevalence of mental illness in children with chronic physical illness (multimorbidity), examine agreement between parent and child reports of multimorbidity, and identify factors associated with child multimorbidity. METHOD: The sample included 263 children aged 2-16 years with a physician-diagnosed chronic physical illness recruited from the outpatient clinics at a pediatric hospital. Children were categorized by physical illness according to the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD)-10. Parent and child-reported six-month mental illness was based on the Mini International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents (MINI-KID). RESULTS: Overall, 101 (38%) of children had a parent-reported mental illness; 29 (25%) children self-reported mental illness. There were no differences in prevalence across ICD-10 classifications. Parent-child agreement on the MINI-KID was low (κ = 0.18), ranging from κ = 0.24 for specific phobia to κ = 0.03 for attention-deficit hyperactivity. From logistic regression modeling (odds ratio [OR] and 95% confidence interval), factors associated with multimorbidity were: child age (OR = 1.16 [1.04, 1.31]), male (OR = 3.76 [1.54, 9.22]), ≥$90,000 household income (OR = 2.57 [1.08, 6.22]), parental symptoms of depression (OR = 1.09 [1.03, 1.14]), and child disability (OR = 1.21 [1.13, 1.30]). Similar results were obtained when modeling number of mental illnesses. CONCLUSIONS: Findings suggest that six-month multimorbidity is common and similar across different physical illnesses. Level of disability is a robust, potentially modifiable correlate of multimorbidity that can be assessed routinely by health professionals in the pediatric setting to initiate early mental health intervention to reduce the incidence of multimorbidity in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».