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Enregistrement W4402165100 · doi:10.56238/levv15n39-116

Saúde mental infantil: Detecção precoce e intervenções em transtornos de ansiedade e depressão

2024· article· pt· W4402165100 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Luíza Sanches Novaes Diniz De Carvalho, Marina Rosan Costa, Natalia Szuparits Simões, Ellen Monteiro Ferro, Beatriz Resina Ueda, Matheus Cabral De Oliveira, Fernanda Cardoso Vieira Oue, Guilherme de Oliveira Rodrigues, Josielen Alexandria Serra Da Silva

Notice bibliographique

RevueLUMEN ET VIRTUS · 2024
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychological interventionMental healthDepression (economics)PsychiatryPsychologyDiagnostic Classification of Mental Health and Developmental Disorders of Infancy and Early ChildhoodClinical psychologyPrevalence of mental disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: A saúde mental infantil é uma questão crucial de saúde pública, com transtornos como ansiedade e depressão afetando até 20% das crianças em todo o mundo. A detecção precoce e intervenções eficazes são essenciais para mitigar os efeitos desses transtornos e melhorar a qualidade de vida das crianças afetadas. Este estudo realizou uma revisão sistemática para identificar as estratégias mais eficazes para a detecção precoce e intervenções nos transtornos de ansiedade e depressão infantil. Métodos: A revisão sistemática foi realizada nas bases de dados PubMed, Scopus, PsycINFO e Web of Science, utilizando descritores como "Child Mental Health", "Early Detection", "Anxiety Disorders in Children" e "Childhood Depression". Foram incluídos estudos empíricos publicados entre 2010 e 2024. A seleção dos estudos foi feita por dois revisores independentes, e a qualidade metodológica foi avaliada por meio da ferramenta AMSTAR e da Escala de Newcastle-Ottawa. Resultados: Foram incluídos 13 estudos que indicam a eficácia de instrumentos como o "Spence Children’s Anxiety Scale" (SCAS) e o "Child Depression Inventory" (CDI) na detecção precoce de ansiedade e depressão em crianças. Intervenções baseadas em Terapia Cognitivo-Comportamental (TCC) e abordagens multidisciplinares foram eficazes na redução dos sintomas e na melhora da qualidade de vida das crianças. No entanto, a implementação dessas estratégias enfrenta desafios significativos, como a falta de recursos e necessidade de adaptações culturais. Conclusão: A detecção precoce e intervenções oportunas são fundamentais para o manejo eficaz de transtornos de ansiedade e depressão em crianças. Reforça-se a importância de políticas públicas para capacitação de profissionais e colaboração intersetorial para garantir um cuidado de saúde mental de qualidade. Futuras pesquisas devem focar em intervenções culturalmente adaptadas e avaliar sua eficácia a longo prazo.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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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