Validation of Hearts-Map, A Psychosocial Assessment Tool Applied to Children and Youth with Mental Health-Related Paediatric Emergency Visits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Mental health-related pediatric emergency department (PED) visits are increasing annually, and there is a need for a validated comprehensive standardized assessment tool to better manage these patients. OBJECTIVES: The primary objective of this study was to evaluate HEARTSS-MAP, a psychosocial assessment tool, in terms of inter-rater agreement among clinicians as well as the tool’s performance in predicting needs for acute psychiatric consultation for hospitalization. DESIGN/METHODS: The HEARTSS-MAP evaluation was done in two phases. We retrospectively reviewed 101 cases randomly sampled from a cohort of patients who sought care at the BC Children’s Hospital (BCCH) PED for mental health complaints. Narratives pertaining to each patient’s psychosocial assessment were recorded. Clinicians, including two emergency physicians, a bedside nurse, a nurse practitioner, and two psychiatrists, were blinded to the patients' outcomes, and individually applied the HEARTSS-MAP tool to the clinical narratives. The inter-rater agreement was calculated using Cohen’s kappa statistics. We then evaluated the tool’s sensitivity and specificity in predicting admission for the retrospective cohort, as well as a prospective cohort of 62 patients assessed and managed by a PED clinician using the HEARTSS-MAP. RESULTS: There was substantial agreement between the two pediatric emergency reviewers (κ=0.7), and moderate agreement between the pedi-atric emergency physicians and the nurse practitioner (κ=0.6), and the bedside nurse (κ=0.5). Pediatric psychiatrists had fair agreement between themselves (κ=0.3), and between psychiatrists and emergency physicians (κ=0.4). Based on retrospective data, HEARTSS-MAP had a sensitivity of 91% (95%CI: 71 to 99%), and a specificity of 41% (95%CI: 30 to 53%). When applied to prospectively collected data, the sensitivity was 100% (95%CI: 75 to 100%), and specificity was 33% (95%CI: 20 to 48%). CONCLUSION: HEARTSS-MAP, the first standardized psychosocial assessment tool to be implemented at BCCH PED, demonstrates strong inter-rater reliability between emergency clinicians, with a high sensitivity in identifying patients with mental health complaints requiring hospital admission.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».