Socioemotional and behavioural difficulties in children with chronic physical conditions: analysis of the Longitudinal Study of Australian Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the prevalence of socioemotional and behavioural difficulties (SEBDs) in children with chronic physical conditions (CPCs) and to analyse how this prevalence varied with the type and number of CPCs and the age of the child. DESIGN: Cross-sectional study of a secondary data analysis of the Longitudinal Study of Australian Children. SETTING: An Australian nationally representative sample of general population of children. PARTICIPANTS: 15 610 children-waves aged 6-14 years. INTERVENTION/EXPOSURE: Children reported to have at least 1 of the 21 CPCs by their parents. MAIN OUTCOME MEASURES: Clinically relevant SEBDs were defined using standardised cut-offs of the parent-administered Strengths and Difficulties Questionnaire. RESULTS: Children with a CPC have significantly increased odds of total, internalising and externalising SEBDs than those without (total SEBDs, adjusted odds rartio or OR 3.13, 95% CI 2.52 to 3.89), controlling for sex, age, socioeconomic status and parental mental health status. The highest prevalence of total SEBDs was found in children with chronic fatigue (43.8%), epilepsy (33.8%) and day wetting (31.6%). An increasing number of comorbid CPCs was associated with a rising prevalence of SEBDs. On average, 24.2% of children with at least four CPCs had SEBDs. These children had 8.83-fold increased odds (95% CI 6.9 to 11.31) of total SEBDs compared with children without a CPC. Age was positively related to the odds of SEBDs. CONCLUSION: Children with a CPC have a significantly increased risk of having SEBDs than those without. These findings highlight the need for routine assessment and integrated intervention for SEBDs among children with CPCs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».