Mental health services and resources for children with developmental disabilities and their families: scan of local practices, gaps, and opportunities created
Notice bibliographique
Résumé
Background Mental health concerns in children with disabilities are common and have a significant and negative impact. Clinicians have reported high demand for this population to receive early, targeted, and family-centred mental health interventions. Objective We sought to map out and describe existing pediatric mental health services/resources for children with disabilities and their families across clinical sites and local and online communities. Methods Using a mixed-method triangulation study design, we outreached to clinical managers at the participating clinical sites and conducted a rapid online search of local in-person, telehealth, and web-based information. The nature, access method, admission criteria, target, focus, and other pertinent information were recorded and analyzed using descriptive statistics and a narrative synthesis approach. Results Eighty-one (n = 81) services/resources (in-person, n = 48; telehealth, n = 10; web-based information, n = 33) were identified. Few (n = 6, 13%) in-person services had a method of care access through an online booking portal. Nearly half of in-person resources (n = 23, 47%) had admission criteria specific for children with disabilities (e.g., diagnosis, age limit), and many (n = 32, 67%) required a formal referral. A small number of in-person and telehealth services targeted the mental health concerns of the entire family (n = 23, 47%; n = 2, 20%). Very few (n = 13, 16%) services incorporated follow-up support. Important gaps emerged for certain populations (e.g., children with cerebral palsy). Practitioners’ inadequate training when intervening with co-existing mental health demands of children with disabilities was noted by clinical managers. Conclusion Findings could be used to create a user-friendly database to easily identify suitable services and to advocate for services/resources that are lacking.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».