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Enregistrement W4294794267 · doi:10.3389/fresc.2022.904586

Mental health problems among adolescents and young adults with childhood-onset physical disabilities: A scoping review

2022· review· en· W4294794267 sur OpenAlexafffund
Shalini Lal, Stéphanie Tremblay, Danielle Joanna Starcevic, Melina Mauger-Lavigne, Dana Anaby

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMental healthCINAHLPsycINFOPsychiatryAnxietyPsychologyMEDLINEMedicinePopulationClinical psychologyPsychological interventionGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This scoping review aims to better understand the extent and nature of research activity on the topic of mental health problems in young people with childhood-onset physical disabilities. Specifically, we document what has been investigated in terms of the occurrence and experience of mental health problems among young people with childhood-onset physical disabilities, and their access to mental health services. Methods: We searched four databases (Medline, PsycINFO, CINAHL, Embase) for articles published between 2007 and 2019. Studies were included if they addressed: (1) young people between the ages of 13 and 24 with a childhood-onset physical disability, and (2) mental health assessment, treatment, or service access and use. Results: We identified 33 peer-reviewed studies that focused mainly on young people with cerebral palsy, juvenile arthritis, and spina bifida. The most common mental health problems investigated were depression and mood related difficulties (73%), anxiety (39%), and social/behavioural issues (33%) and the most common age range was 13 to 17. Ten studies explored access, use, and experiences of mental health services; stigma; caregiver mental health; and value for comprehensive care, using qualitative, quantitative, or mixed methods. Conclusions: Findings suggest the importance of developing integrated models of service delivery to identify and address the mental health needs of this population, and consensus on best practices for assessment and reporting rates of subclinical symptoms and psychiatric conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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