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Enregistrement W4401921285 · doi:10.1192/j.eurpsy.2024.957

Association and predictor role of MASC scores in pharmacological or psychological treatment indication in a sample of children and adolescent in Spain

2024· article· en· W4401921285 sur OpenAlexaff
C. Canga-Espina, C. Vidal-Androher, María Vallejo-Valdivielso, C. Maestro-Martin, Azucena Díez‐Suárez

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)PsychologyClinical psychologySample (material)Developmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Anxiety is one of the most common Mental Health diagnosis in underage population. We decided to study if there was any variable that would lead us to a specific treatment indication using the MASC (Multidimensional Anxiety Scale for Children). Objectives Prevalence of psychiatric disorders and comorbidities in an underage population. Possible association between MASC questionnaire scores and the indication for pharmacological and/or psychological treatment. Methods This is a descriptive, observational, retrospective, quantitative study with data from patients between June 2016 and 2023. Inclusion criteria : 3-18 year-old-spanish-speakers who met criteria for a ICD-11 disorder. Exclusion criteria : absence of legal representatives, intellectual disability. Variables: Age, sex, psychiatric family history, ICD-11 diagnosis, treatment indication and MASC’s subscales (physical symptoms, harm avoidance, social anxiety and separation anxiety). Statistical analyzes were performed with STATA-15 program, using as independent variables MASC questionnaire, and dependent ones the indication treatment and diagnosis. Results The sample contains 1024 patients, with a mean age of 12 (SD 4.028). Table 1 shows that the most frequent diagnosis is ADHD, with combined presentation with a prevalence of 22.27%, followed by Anxiety Disorders, without differentiating by subtypes (17.93%). It also shows that Defiant and Oppositional Disorder is the most prevalent comorbidity (9.66%) followed by Anxiety Disorder not specified (4.99%). Table 2 stands that there are significantly higher scores in all MASC subscales in those patients who do have prior psychiatry family history. We founf in Table 3 statistically significant differences were found between the score on the Physical Symptoms subscale based on whether the patient was undergoing previous treatment, both pharmacological (8.45 vs. 7.59) and psychological treatment (9.01 vs. 7.95) compared to those who were not (pharmacological 7.36 vs. 7.06), psychological (7.21 vs. 6.92). All these data have been adjusted. Image: Image 2: Image 3: Conclusions Anxiety disorders are the most common form of Mental Disorder in young people, with a global prevalence of 6.5% (Rapee et al.2023). However, in our sample the most common one is ADHD as our center is specialized in it. We found that the most prevalent one was Oppositional Defiant Disorder, as it is the most frequent comorbidity of ADHD (Vallejo-Valdivielso et al,2019; Faraone et al,2021). The increase of one point in the Physical Anxiety subscale increases the probability of indicating pharmacological treatment, which could be explained because of how functional limitation these symptoms cause. The increase in all the subscales of the MASC implies an increase in the probability of an indication for psychological treatment as it is the gold-standard treatment for anxiety in children. Disclosure of Interest None Declared

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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
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