Mental health disorders among children with special health needs: A population-based cohort study using linked administrative data from Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An estimated 15-22% of Canadian kindergarten-age children have a special health need (SHN), defined as a clinical diagnosis, a functional need requiring special accommodation at school, or a health condition leading to increased needs. Children with SHN may be more likely to experience mental health disorders than their peers without SHN, placing them at risk for further health and academic challenges. Our objective was to determine the odds of children with SHN identified in kindergarten being diagnosed with a mental health disorder by age 16. METHODS: In this retrospective cohort study using population-based, linked administrative data, we identified children with SHN born 1995-2020 in Manitoba, Canada, and enrolled in kindergarten from 2006-2011. The SHN designation is derived from the Early Development Instrument. We measured prevalence of common childhood mental health disorders (ADHD, mood/anxiety disorders, conduct disorders) in children with SHN to age 16. Using binary logistic regressions, we calculated crude odds ratios (OR) for children with vs. without SHN being diagnosed with a mental health disorder, then adjusted for age, sex, and neighbourhood-level income. RESULTS: Among 42,766 children, 13.8% had a SHN designation in kindergarten. Among these, 41.0% were diagnosed with a mental health disorder by age 16. The odds of a mental health diagnosis by SHN category were: special needs designation in kindergarten (OR 1.75, 95%CI 1.53-2.01); learning impairment (OR 1.61, 95%CI 1.39-1.86); behavioural impairment (OR 3.27, 95%CI 2.87-3.72); and emotional impairment (OR 2.01, 95%CI 1.75-2.32). Children with SHN (vs. none) had higher odds of a mental health disorder if they had 1 + impairment (OR 1.67, 95%CI 1.50-1.85). Adjusting for sociodemographic characteristics did not change the estimates. CONCLUSIONS: The study highlights important kindergarten predictors of future mental health disorders in children, which should be used to inform preventive and supportive strategies for children with SHN and help generate wider mental health supports in schools.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».