Longitudinal studies of child mental disorders in the general population: A systematic review of study characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Longitudinal studies of child mental disorders in the general population (herein study) investigate trends in prevalence, incidence, risk/protective factors, and sequelae for disorders. They are time and resource intensive but offer life-course perspectives and examination of causal mechanisms. Comprehensive syntheses of the methods of existing studies will provide an understanding of studies conducted to date, inventory studies, and inform the planning of new longitudinal studies. Methods: A systematic review of the research literature in MEDLINE, EMBASE, and PsycINFO was conducted in December 2022 for longitudinal studies of child mental disorders in the general population. Records were grouped by study and assessed for eligibility. Data were extracted from one of four sources: a record reporting study methodology, a record documenting child mental disorder prevalence, study websites, or user guides. Narrative and tabular syntheses of the scope and design features of studies were generated. Results: = 151 to 64,136. Studies were most frequently conducted in the United States and at the city/town level. Internalizing disorders and disruptive, impulse control, and conduct disorders were the most frequently assessed mental disorders. Of studies reporting methods of disorder assessment, almost all used measurement scales. Individual, familial and environmental risk and protective factors and sequelae were examined. Conclusions: These results summarize characteristics of existing longitudinal studies of child mental disorders in the general population, provide an understanding of studies conducted to date, encourage comprehensive and consistent reporting of study methodology to facilitate meta-analytic syntheses of longitudinal evidence, and offer recommendations and suggestions for the design of future studies. Registration DOI: 10.17605/OSF.IO/73HSW.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».