Correlates of single morbidities and multimorbidity in children: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated and compared correlates of multimorbidity with other single morbidity statuses (physical illness only, mental disorder only, neurodevelopmental disorder only) among children in Canada. The epidemiological sample included 33,715 children aged 5-17 years from the Canadian Health Survey of Children and Youth. Classification of children by morbidity status was based on reports from the person most knowledgeable (PMK). Multinomial logistic regression quantified associations between demographic and psychosocial characteristics and morbidity status using odds ratios (ORs) and 95 % confidence intervals (CIs). Female (OR=0.5 [0.5-0.6]) and immigrant children (OR=0.6 [0.5-0.8]) were less likely to report multimorbidity, as well as singular morbidity statuses. Older children (OR=2.3 [2.1-2.6]) were more likely to report multimorbidity. Elevated parent stress (OR:2.1 [1.7-2.5]), worse parent mental health (OR=3.0 [2.4-3.7]), and communities perceived as less safe (OR:1.5 [1.2-2.0]) were associated with higher odds of multimorbidity. Differences in magnitudes of association across morbidity statuses for child age and sex, as well as PMK mental health, and stress levels represent opportunities to identify at-risk children to aid in the prevention of multimorbidity. Strong associations between parent stress and mental health and child morbidity highlight the need to adopt integrated health services that use a family-centred model of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».