Mental health of children with special health needs in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Children with special health needs (SHN) may be more likely to experience mental disorders compared to their peers without SHN. The aim of this study was to establish and contextualize the risk of mental disorders among children flagged as having SHN at school entry. We linked data from the Early Development Instrument (EDI), a teacher-completed questionnaire of children’s developmental health in kindergarten, collected in Manitoba between 2006 and 2015, with provincial health administrative data up to 2019. Using binary logistic regressions, we examined the odds of receiving a diagnosis of any mental disorder, by categories of SHN: special needs, impairments in physical, vision/hearing, learning, speech, behaviour, and emotions, needing further assessment, and having 2+ SHN categories. Of the 36,462 children with EDI data linked to health administrative data, 5,882 (16.1%) were identified as having a SHN in kindergarten. The odds of developing a mental disorder varied by subtype of SHN. Children needing further assessment, with special needs, 2+ SHN categories, or with a learning, behavioural, or emotional impairment had between 1.35 and 3.27 times the odds of receiving a mental health diagnosis than their peers without these issues. Having a behavioural impairment increased a child’s odds the most. Having a physical, visual, or hearing impairment was not associated with a mental disorder. Having a special needs designation and impairments in behaviour and emotions in kindergarten puts children at risk of a future mental disorder. These findings may help generate wider mental health supports in schools for children with SHN.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».