Trajectories of medical service use among girls and boys with and without early-onset conduct problems
Notice bibliographique
Résumé
Background: Children with conduct problems (CP) have been found to be heavy and costly medical service users in adulthood. However, there is little knowledge on how medical service use develops during childhood and adolescence among youth with and without childhood CP. Knowing whether differences in developmental trajectories of medical service use for specific types of problems (e.g., injuries) are predicted by childhood CP would help clinicians identify developmental periods during which they might intensify interventions for young people with CP in order to prevent later problems and associated increased service use. Methods: Participants were drawn from an ongoing longitudinal study of boys and girls with and without childhood CP as rated by parents and teachers. Medical service use was assessed using administrative data from a public single payer health plan. Latent growth modeling was used to estimate the mean trajectory of four types of medical visits (psychiatric, injury-related, preventative, total visits) across time and evaluate the effect of CP and other covariates. Results: Support the hypothesis that early CP predicts higher medical service use at nine years old, and that this difference persists in a chronic manner over time, even when controlling the effects of ADHD and family income. Girls had fewer medical visits for psychiatric reasons than boys at baseline, but this difference diminished over time. Conclusions: Clinicians should be aware that childhood CP already predicts increased medical service use in elementary school. Issues specific to different contexts in which injuries might occur and sex differences are discussed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».