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Enregistrement W4391873658 · doi:10.1093/jcag/gwad061.073

A73 EVALUATING MENTAL HEALTH CONDITIONS IN YOUTH WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASE: A RETROSPECTIVE STUDY

2024· article· en· W4391873658 sur OpenAlexaff
Kayla Beaudoin, Ethan Mewhinney, Jonathan W. Lo, Smita Halder, Kristen Bortolin, Jenna Dowhaniuk, Robert M. Issenman, Nikhil Pai, Mary Sherlock, Mary Zachos, Christina Grant, Karen Beattie, Katherine Prowse

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseRetrospective cohort studyMental healthMedicineDiseaseInternal medicinePsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Adolescents with chronic disease are at increased risk of psychosocial and socio-emotional challenges. During and after the COVID-19 pandemic, an increased prevalence of mental health conditions was observed in youth with chronic conditions. It is essential to understand the prevalence of mental health conditions in youth with Inflammatory Bowel Disease (IBD) to better support, advocate, and treat mental health conditions within a pediatric healthcare setting. Aims We aimed to determine the number and proportion of patients with IBD at McMaster Children’s Hospital (MCH) whose medical charts have documentation of 1) a mental health condition (generalized anxiety disorder (GAD), social anxiety disorder (SAD), eating disorder, major depressive disorder (MDD), suicidal ideation, attention deficit disorder and other) and/or 2) medication(s) used to treat mental health conditions. Methods Patients 12-17 years old with IBD who were treated in the pediatric Gastroenterology Clinic at MCH and had at least one appointment since June 4, 2022 were eligible. Medical records were reviewed to identify documented mental health conditions and patients’ current medications. The prevalence was then determined. Results Of 114 patients (77 male) (mean (SD) age 15.1 (1.6) years old), 33 (29%, n=20 males) had ≥ 1 recorded mental health condition: GAD (n=27, 82%), SAD (n=1, 3%), eating disorders (n=4, 12%), MDD (n=9, 27%), suicide ideations (n=5, 15%), attention deficit disorder (n=9, 24%), and other mental health conditions (n=1, 3%). Among the 33 patients with documented mental health conditions, 19 (58%) patients were taking medications related to mental health (Table I). Conclusions Our results estimate a 29% prevalence of mental health conditions in youth with IBD at MCH. A lack of mental health resources and screening protocols within this setting could result in an underrepresentation of adolescents with IBD and mental health comorbidities. Future studies will focus on incorporating screening methods for mental health conditions within pediatric healthcare settings to determine current barriers and accessibility to mental health supports. Table I. Medications in patients (n=33) with documented mental health condition Note Medications were prevalent in patients with ampersand:003E1 mental health diagnosis, thus frequency is lower than # of documented mental health diagnoses. *Other mental health conditions: borderline personality disorder and bipolar disorder with depression. Funding Agencies None

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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