Les profils de santé mentale des enfants et adolescents autistes pendant la pandémie de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Objectifs Les confinements dans les provinces canadiennes ont malmené la santé mentale des enfants pendant la pandémie de COVID-19, et les enfants autistes y ont été particulièrement vulnérables. La présente étude visait à recenser les sous-groupes d’enfants autistes ayant des profils distincts de modification à leur santé mentale, afin de comprendre les facteurs propres aux enfants, aux parents et au système qui y sont associés et d’éclairer de futures interventions. Méthodologie Les chercheurs ont extrait les données d’une vaste cohorte ontarienne (n=1 570), dont faisaient partie 265 enfants autistes (âge moyen=10,9 ans, 76 % de sexe masculin). Ils ont utilisé l’analyse des nuées dynamiques pour répartir les profils de santé mentale distincts en six mesures (humeur, anxiété, symptômes de trouble obsessionnel-compulsif, irritabilité, inattention, hyperactivité) et ont examiné les différences entre les groupes. Ils ont également étudié les caractéristiques des enfants qui ont accédé à des services aigus en santé mentale. Résultats Le nombre optimal de grappes était fixé à deux. La première incluait ceux qui avaient éprouvé une détérioration de leur santé mentale dans les six mesures (61,3 %, intervalle de confiance à 95 %=54,9 à 67,4) et la seconde, les jeunes dont la santé mentale n’avait pas changé (38,7 %, intervalle de confiance à 95 %=32,6 à 45,1). Des facteurs étaient associés à la détérioration de la santé mentale des enfants : plus de symptômes internalisés préexistants et de forts taux de stress liés à la COVID-19. Les problèmes de santé mentale des parents et les facteurs propres aux systèmes, tels que la perte de soutien à l’apprentissage, l’accès aux médecins et les difficultés matérielles, étaient aussi liés à cette détérioration. L’accès à des services aigus en santé mentale découlait d’abord de l’insécurité financière et de la perte de services. Conclusions Plus de la moitié des enfants autistes ont éprouvé une détérioration de leur santé mentale, et les caractéristiques individuelles (troubles de santé mentale préexistants, stress lié à la COVID-19), parentales (santé mentale des parents) et systémiques (perte de services et difficultés matérielles) y étaient reliées, ce qui ouvrait la voie à des interventions cliniques et politiques multiniveaux.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».