Emergency Department Use for Mental Health Problems by Youth in Child Welfare Services.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In Canada, little research has focused on emergency department (ED) use by youth involved with child welfare services, a vulnerable population. Our aims were therefore (1) to examine the characteristics of ED users among child welfare-involved youth, 2) to identify predictors of ED use and 3) to identify youth trajectories to EDs. Methods: Data were collected from child welfare charts from two agencies in Montreal, Canada. Logistic regression was conducted to determine the predictors of ED use. Latent class analysis was used to identify trajectories to the ED. Results: The sample included 226 youth aged 11-18 years. 33% of youth visited the ED at least once for mental health problems during child welfare involvement. ED users were more likely to be youth with a history of 1) sexual abuse, 2) parental mental illness, and 3) placements outside of the home, compared to youth with no ED visits. Mental health treatment was initiated in the 30 days following an ED presentation in 24% of cases. Three trajectories were found: 1) ED contact initiated by child welfare workers for suicidal ideation/attempts, 2) ED contact initiated by police for substance use and externalized behaviours and 3) ED contact initiated by parents for suicidal ideation/attempts. Discussion: Despite all youth being followed by child welfare and many already receiving mental health services, youth had high, often recurrent ED use. This highlights the need for stronger coordination between child welfare, youth mental health services and EDs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».