Mental health interventions for children and young people with long-term health conditions in Children and Young People’s Mental Health Services in England
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Almost a quarter of children and young people (CYP) in England have a long-term health condition (LTC), which increases the risk of developing mental health difficulties. There is a lack of understanding regarding the routine provision and efficacy of mental health interventions for CYP with LTCs within Children and Young People's Mental Health Services (CYPMHS). METHODS: This study analysed national service-reported data in England from two secondary datasets. Data were submitted by services between 2011 and 2019. We evaluated data on the presence or absence of a serious physical health or neurological issue, and which interventions were offered. RESULTS: A total of 789 CYP had serious physical health issues and 635 had neurological issues. The most common interventions delivered to CYP in either group have some evidence in the literature. Most CYP showed improvements across a range of outcomes. CONCLUSIONS: This study found that prevalence rates and psychological intervention and outcome data were widely under-reported across both datasets, posing questions about their utility for this population. Such data would benefit from triangulation with data from other sources to understand pathways of care for these young people and the extent to which clinical datasets underreport the number of CYP with LTCs.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».