MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388736397 · doi:10.1016/s2214-109x(23)00462-x

Comparing mental health semi-structured diagnostic interviews and symptom checklists to predict poor life outcomes: an 8-year cohort study from childhood to young adulthood in Brazil

2023· article· en· W4388736397 sur OpenAlexaff
Maurício Scopel Hoffmann, Daniel S. Pine, Katholiki Georgiades, Peter Szatmari, Eurı́pedes Constantino Miguel, Pedro Mário Pan, Ary Gadelha, Luís Augusto Rohde, Kathleen R. Merikangas, Michael P. Milham, Theodore D. Satterthwaite, Giovanni Abrahão Salum

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Institute of Mental HealthEuropean Research CouncilNational Institutes of HealthInstituto Nacional de Psiquiatria do Desenvolvimento para Crianças e AdolescentesSeventh Framework ProgrammeFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversidade Federal do Rio Grande do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoWellcome Trust
Mots-clésMental healthMedicineCohortYoung adultCohort studyPediatricsPsychiatryGerontologyDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Semi-structured diagnostic interviews and symptom checklists present similar internal reliability. We aim to investigate whether they differ in predicting poor life outcomes in the transition from childhood to young adulthood. METHODS: For this longitudinal study, we used data from the Brazilian High Risk Cohort Study for Childhood Mental Health Conditions. Eligible participants were aged 6-14 years on the day of study enrolment (January to February, 2010) and were enrolled in public schools by a biological parent in Porto Alegre and São Paulo, Brazil. 2511 young people and their caregivers were assessed at baseline in 2010-11, and 1917 were assessed 8 years later (2018-19; 76·3% retention). Clinical thresholds were derived using semi-structured parent-report interview based on the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, according to the Developmental and Well-being Assessment (DAWBA), and clinical scores as defined by the Child Behavior Checklist (CBCL; T-score ≥70 considered positive caseness). At 8 years, participants were assessed for a composite life-threatening outcome (a composite of death, suicide attempts, severe self-harm, psychiatric inpatient admission, or emergency department visits) and a composite poor life chances outcome (a composite of any criminal conviction, substance misuse, or school dropout). We evaluated the accuracy of DAWBA and CBCL to predict these outcomes. Logistic regression models were adjusted for age, sex, race or ethnicity, study site, and socioeconomic class. FINDINGS: DAWBA and CBCL had similar sensitivity, specificity, predictive values, and test accuracy for both composite outcomes and their components. Any mental health problem, as classified by DAWBA and CBCL, was independently associated with the composite life-threatening outcome (DAWBA adjusted odds ratio 1·62, 95% CI 1·20-2·18; CBCL 1·66, 1·19-2·30), but only CBCL independently predicted poor life chances (1·56, 1·19-2·04). Participants classified by both approaches did not have higher odds of the life-threatening outcome when compared with participants classified by DAWBA or CBCL alone, nor for the poor life chances outcome when compared with those classified by CBCL alone. INTERPRETATION: Classifying children and adolescents based on a semi-structured diagnostic interview was not statistically different to symptom checklist in terms of test accuracy and predictive validity for relevant life outcomes. Classification based on symptom checklist might be a valid alternative to costly and time-consuming methods to identify young people at risk for poor life outcomes. FUNDING: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; and Medical Research Council, European Research Council. TRANSLATION: For the Portuguese translation of the abstract see Supplementary Materials section.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Global HealthMême sujetChild and Adolescent Psychosocial and Emotional DevelopmentTravaux en français237 207