Hard-to-treat or hard-to-catch? Clinical features and therapeutic outcomes of help-seeking foster care youths with mood disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The high level of emotional problems in youths placed in foster care contrasts with the limited use of evidence-based treatments. This study aims to better characterize the clinical features and therapeutic outcomes of foster care youths with mood disorders. Methods A secondary analysis of data collected in the context of a French-Canadian clinical research network on pediatric mood disorders in four sites was conducted to compare three groups of patients with depressive or bipolar disorder: those without exposure to child welfare intervention (WCWI, n = 181), those who received non-placement psychosocial intervention (NPI, n = 62), and those in placement interventions (PI, n = 41). Results We observed a very high rate of academic problems in patients in the groups NPI/PI compared to those in the WCWI group. Patients in the PI group had more disruptive behavioral disorders (OR = 6.87, 95% CI [3.25–14.52]), trauma-related disorders (OR = 3.78, 95% CI [1.6–8.94]), and any neurodevelopmental disorders (OR = 2.73, 95% CI [1.36–5.49]) compared to the other groups (NPI/WCWI). Among inpatients, the Clinical Global Impression-Improvement scale and the change in the Children Global Assessment Scale during the hospital stay did not differ across the three groups. We observed a higher prescription rate of antipsychotics in the PI group compared to the NPI/WCWI groups, but no significant difference for antidepressants and mood stabilizers. Discussion These findings support the view that, when provided with dedicated support, fostered inpatient youths can improve in a range comparable to other inpatients. Undetected neurodevelopmental disorders and academic problems are likely important contributors of the burden of mood disorders in these youths.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».