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Enregistrement W4396608604 · doi:10.1186/s13034-024-00739-7

Elimination disorders and associated factors among children and adolescents age 5–14 year-old attending paediatric outpatient clinic at Wolaita Sodo University comprehensive specialized hospital, South Ethiopia

2024· article· en· W4396608604 sur OpenAlexaboutno aff
Tamene Berhanu, Mubarek Abera, Shimelis Girma, Yonas Tesfaye

Notice bibliographique

RevueChild and Adolescent Psychiatry and Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJimma University
Mots-clésMedicineEncopresisEnuresisChild and adolescent psychiatryPediatricsOdds ratioLogistic regressionCross-sectional studyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Elimination disorder occurs in children over the age of normal toileting who continue to have an inability to control urination or feces, either during the day, at night, or both. Paediatric elimination disorders are not well understood by parents, teachers, medical professionals, mental health practitioners, and researchers. Hence, this study aimed to assess the magnitude of elimination disorder and associated factors among children and Adolescents aged 5-14 years old at Wolaita Sodo University Comprehensive Specialized Hospital, South Ethiopia, in 2022. METHOD: A hospital-based cross-sectional study was conducted from September 22 to November 22, 2022, at Wolaita Sodo University Comprehensive Specialized Hospital. A systematic random sampling technique was employed to select 423 study subjects. The data were gathered using a structured, face-to-face interviewer-administered questionnaire. The development of the symptom score for dysfunctional elimination syndrome of Vancouver questionnaires was used to screen for elimination disorders. Logistic regression model was used to determine the association between the outcome and independent variables. A 95% CI and Odds ratio with corresponding p-value < 0.05 were used to determine the predictors of the outcome variable. RESULT: The overall magnitude of elimination disorder among children and Adolescents age 5-14 in this study was (n 70, 16.8%); in boys (n 47, 17.3%) and girls (n 23, 15.75%). The prevalence of enuresis was (n 64, 15.3%), encopresis (n 15, 3.6%), both enuresis and encopresis, or combined elimination disorder (n 9, 2.2%). Age 9-11 years (AOR = 3.2, 95%CI:1.09, 9.43), family size four and above (AOR = 3.4, 95%CI:1.78, 6.56), family history of elimination disorder (AOR = 3.9, 95%CI:2.12, 7.45), emotional problem (AOR = 2.2, 95%CI:1.18, 4.05), hyperactive problem (AOR = 3.8, 95%CI:1.83, 7.83), low toilet training skills (AOR = 5.9, 95%CI:2.61, 13.33), bad parenting practices, were poor supervision (AOR = 4.4, 95%CI 1.29, 14.69) were significantly associated with elimination disorder. CONCLUSION AND RECOMMENDATION: In this study, approximately one in five children and adolescents had an elimination disorder. Younger age, family size four and above, positive family history of elimination disorder, presence of emotional and hyperactive problems, bad parenting practices, and low toilet training skills were factors associated with elimination disorders. Therefore, preventative, etiological, and therapeutic measure, early toilet training, supportive parenting practices, screening for children's and adolescents' behavioral problems, and elimination disorders need attention to reduce the effect of the problem.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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