A cross-sectional examination of service complexity in youths with co-occurring autism spectrum disorder and psychiatric or medical diagnoses across service sectors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Autism spectrum disorder (ASD) is a heterogeneous, life-long, and complex condition. Youth diagnosed with ASD require several supports addressing core symptoms associated with the disorder, but also those resulting from co-occurring mental and physical health conditions. As a result, their care is overseen by numerous professionals spanning various service sectors, but communication between sectors is hindered due to the absence of a standardized assessment system to identify and triage youth to services. A paucity of information surrounding this population's service use lingers and a siloed delivery system persists. Methods: Using archival data collected from 1,020 youth between 12 and 18 years of age, this study explored service complexity among autistic youth with and without psychiatric and medical co-occurring conditions in Ontario, Canada. In doing so, a negative binomial regression was utilized to investigate which predisposing, enabling, and need variables were associated with service complexity. Results: Results revealed that experiencing financial difficulties was not associated with service complexity. However, age, sex, caregiver distress, comorbidity, intellectual disability, and evaluated health status were significant predictors. More specifically, female youth and youth with distressed caregivers had greater mental health service complexity scores. Additionally, youth diagnosed with two or more conditions in addition to ASD who required longer durations of programming, controlling for other predictors, had greater mental health service complexity scores. Yet, youth with an intellectual disability had lower service complexity scores. Discussion: Clinical implications of this study are discussed to inform future investments into mental health efforts for autistic youth.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».