MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400849007 · doi:10.1016/b978-0-443-21948-1.00016-9

Child and youth mental health referrals and care planning needs during the pandemic waves

2024· book-chapter· en· W4400849007 sur OpenAlexafffundabout
Shannon L. Stewart, Aadhiya S. Vasudeva, Jeffrey W. Poss

Notice bibliographique

RevueDevelopments in environmental science · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensUniversity of WaterlooChildren’s Health Research InstituteNorthern Digital (Canada)Western University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthPandemicPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global coronavirus pandemic led to significant changes in the daily lives of children and youth, including increased exposure to family hardships, school closures, and virtual delivery of mental health and educational services. In this study, routine care data from 28 mental health agencies in Ontario, Canada, obtained using the interRAI Child and Youth Mental Health (ChYMH) instrument, were utilized to compare children's mental health assessment volumes and care planning needs between prepandemic (n = 5636) and postpandemic waves (n = 5743). Findings from a period of five pandemic waves highlighted a sudden drop in assessments at the start of the pandemic, with gradual recovery. Care planning needs to address weight management and suicide risk increased during the pandemic, whereas criminality involvement, educational needs, and interpersonal conflict declined. Service system access was not differentially influenced by age, but was by gender, in-patient status, and some indicators of marginalization. Limitations and clinical implications are discussed.

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 enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopments in environmental scienceMême sujetFamily Support in IllnessTravaux en français237 207