The Elephant in the Rheum: Time to Address Mental Health as a Priority in Pediatric Rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
Mental health, which encompasses psychological and emotional well-being, is increasingly being recognized as an important aspect of overall health in youth with chronic disease. Particularly in this time of the mental health crisis in children due in large part to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic,1 with evidence of adverse effects on managing rheumatologic disease,2 addressing mental health issues has become critical. In the pediatric rheumatology population, mental health problems have been shown to affect quality of life, educational attainment, and disease-related outcomes such as medication adherence, healthcare utilization, and transition.3 Although patients with juvenile idiopathic arthritis (JIA) represent the largest disease group in pediatric rheumatology, there are gaps in our understanding of mental health effects in JIA, and research to optimize mental health for these patients is needed. In this issue of The Journal of Rheumatology , Li et al present the results of an interesting cross-sectional study of children with JIA aged 12 to 18 years, examining rates of depressive and anxiety symptoms, and their association with demographic and disease measures.4 The sample included 80 Canadian adolescents who presented to a tertiary care pediatric hospital and had JIA diagnoses of varying subtypes for at least 6 months. Based on clinical threshold scores on the self-reported Revised Child Anxiety and Depression Scale (RCADS), the numbers of youth endorsing symptoms consistent with a mental health disorder were described according to 6 subscales (ie, separation anxiety, social phobia, generalized anxiety, panic disorder, obsessive-compulsive disorder, and major depressive disorder). Differences in demographic and disease-related factors (eg, patient-reported disease activity, physician global assessment of disease activity [PGA], widespread pain, joint and enthesitis count) between those with and without clinically elevated mental health symptoms were also explored. Results indicated a recruitment rate of 98%, and a patient sample consisting of … Address correspondence to Dr. A. Knight, Hospital for Sick Children, Division of Rheumatology, Department of Pediatrics, 555 University Ave, Toronto, ON M5G 1X8, Canada. Email: andrea.knight{at}sickkids.ca.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».