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Enregistrement W4289534467 · doi:10.21926/obm.icm.2203031

Clinical Practice Guidelines About Screening for Disruptive Behavior Problems at Well-Child Visits: A Rapid Review of the Literature on the Accuracy of Parents’ Behavioral Concerns

2022· review· en· W4289534467 sur OpenAlexaffabout
Raymond H. Baillargeon, Marylène Charette, François Tessier, Kevin Brand

Notice bibliographique

RevueOBM Integrative and Complementary Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensPublic Works and Government Services CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohen's kappaPrimary careMedicineValue (mathematics)MEDLINEKappaBest practiceCitationFamily medicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current recommendations of the Canadian Paediatric Society about monitoring children’s disruptive behaviors at well-child visits call for screening if behavioral concerns are being raised by parents. But do parents’ concerns about their child’s behavior constitute a reliable means for primary care providers (PCPs) to decide either in favor or against screening? We conducted a rapid systematic review of the literature by identifying documents that cited the landmark study by Glascoe and her colleagues (1991) on the accuracy of behavioral concerns at identifying children with a disruptive behavior problem.<sup> </sup>Citation tracking was done using Web of Science (Core Collection; 17 October 2018) and SCOPUS (19 October 2018). Only one recent published study was identified. The calibration of concerns’ specificity (and other indices alike) yielded, at best, a fair value of the weighted kappa coefficient <em>κ(0,0)</em> (i.e., 0.255 and 0.094). Also, the calibration of concerns’ sensitivity (and other indices alike) yielded, at best, a moderate value of the weighted kappa coefficient <em>κ(1,0)</em> (i.e., 0.533 and 0.392). Overall, the results do not support the current recommendations. In fact, behavioral concerns do not provide PCPs with enough information to reach a decision about screening. We discuss different ways of gathering the necessary information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,445
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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