Implementation of the Mind Youth Questionnaire (MY-Q) for routine health-related quality of life screening of adolescents with type 1 diabetes in a large tertiary care center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prevalence of diabetes distress and mental health comorbidities among adolescents with type 1 diabetes (T1D) is high. Despite recommendations for routine psychosocial risk assessment, there is little guidance for their implementation. This study aims to describe the implementation and baseline outcomes of the Mind Youth Questionnaire (MY-Q), a validated psychosocial screening tool for health-related quality of life (QoL) including mood, among adolescents living with T1D. METHODS: Adolescents aged 13-18 years completed the MY-Q from October 1, 2019-April 1, 2023. Baseline characteristics, MY-Q results including categories flagged positive (noting possible areas of concern), debrief duration, and frequency of social work or mental health referral were collected and analyzed using descriptive statistics. RESULTS: A total of 343 adolescents (mean age 15.3 years; 52 % female) completed a baseline MY-Q. Median overall MY-Q debrief time (IQR) was 10.0 min (6.0, 20.0). About 290 (84.5 %) adolescents had at least one of seven categories flagged, most commonly "Family" (61 %). About 30 % of adolescents had "Mood" flagged, and 2.9 % of adolescents were referred to mental health following debrief. CONCLUSIONS: Without the need for additional resources, implementation of the MY-Q in a pediatric tertiary care diabetes clinic successfully identified QoL issues and mental health concerns among adolescents with T1D.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».