HEADS-ED as a Predictor of Hospitalization in Children Seeking Emergency Department Care With Mental Health Concerns
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between the Home, Education/Employment, Activities, Drugs, Suicidality, Emotions, Discharge (HEADS-ED) tool and hospitalization among children presenting with mental health concerns for emergency department (ED) care. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of data from a prospective quasi-experimental study evaluating an acute mental health care bundle in 2 pediatric EDs in Alberta, Canada. Participants were <18 years and presented with a mental health concern. A high-risk HEADS-ED score was defined by a total score ≥8 (range: 0-14) and/or suicide score of 2 (range: 0-2). Primary outcome was index ED visit hospitalization. RESULTS: Seven hundred and fourteen eligible participants had complete data available for analysis. Median participant age was 14.0 (interquartile range [IQR]: 12.0, 15.0) years, 12.0% (86/714) of whom were hospitalized at the index ED visit. The HEADS-ED score was ≥8 for 16.9% (121/714) of participants and 28.6% (204/714) had a suicide risk score of 2; 35.7% (255/714) met one or both high-risk criteria. Exactly 79.1% (95%confidence interval [CI]: 69.0, 87.1) of hospitalizations were among children who had high-risk scores, whereas 70.2% (95%CI: 66.5, 73.8) of children who were discharged had low-risk scores. Similarly, including follow-up through 30 days after the index visit, 77.7% (95%CI: 67.9, 85.6) of hospitalizations were among children who had high-risk scores, while 70.7% (95%CI: 66.9, 74.2) of children who were not hospitalized had low-risk scores. Among children ≥14 years, HEADS-ED scores were inversely correlated with well-being scores. CONCLUSION: In our study population, high-risk HEADS-ED scores are moderately associated with hospitalization. Adolescents with higher HEADS-ED scores reported lower well-being.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».