Racial/Ethnic Disparities in Youth Mental Health Traits and Diagnoses within a Community-based Sample
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Racial/ethnic disparities in the prevalence of mental health diagnoses have been reported but have not accounted for the prevalence of the traits that underlies these disorders. Examining rates of diagnoses in relation to traits may yield a clearer understanding of how racial/ethnic youth differ in their access to assessment and care. We sought to examine differences in self/parent-reported rates of diagnoses for obsessive-compulsive disorder (OCD), attention-deficit/ hyperactivity disorder (ADHD), and anxiety disorders after adjusting for differences in trait levels between youth from three racial/ethnic groups: White, South Asian, and East Asian. Methods We collected parent or self-reported ratings of OCD, ADHD and anxiety traits and diagnoses for youth (6-17 years) from a general population sample (Spit for Science). We examined racial/ethnic differences in trait levels and the odds of reporting a diagnosis using mixed-effects linear models and logistic regression models. Results East Asian (N = 1301) and South Asian (N = 730) youth reported significantly higher levels of OCD and anxiety traits than White youth (N = 6896). Given the same trait level, East Asian and South Asian youth had significantly lower odds of reporting a diagnosis for OCD (Odds Ratio (OR) East Asian = 0.08 [0.02, 0.41] ; OR South Asian = 0.05 [0.00, 0.81]), ADHD (OR East Asian = 0.27 [0.16, 0.45]; OR South Asian = 0.09 [0.03, 0.30]), and Anxiety (OR East Asian = 0.21 [0.11, 0.39]; OR South Asian = 0.12 [0.05, 0.32]) than White youth. Conclusions These results suggest a discrepancy between traits-levels of OCD and anxiety and rates of diagnoses for East Asian and South Asian youth. This discrepancy may be due to increased barriers for ethnically diverse youth to access mental health care. Efforts to understand racial/ethnic barriers to care are needed. Key Points Despite having lower prevalence of diagnoses, East and South Asian youth reported significantly higher anxiety and OCD trait levels than White youth Given the same trait level, East Asian youth were at 92% lower odds of having received an OCD diagnosis, 73% lower odds of having received an ADHD diagnosis, and 79% lower odds of having received an Anxiety diagnosis than White youth Given the same trait level, South Asian youth were at 95% lower odds of having received an OCD diagnosis, 91% lower odds of having received an ADHD diagnosis, and 88% lower odds of having received an anxiety diagnosis Future research is needed to understand barriers to mental health care and assessment that may underly the discrepancy between mental health traits and diagnoses for ethnic/racially diverse youth.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».