背景: 尽管很普遍并且具有长远的影响，但是儿童的心理健康问题经常未被充分认识和治疗。为了提供充足，及时的治疗，改善早期识别很重要。
实验目的: 我们旨在开发预测模型，用于就诊初级保健的儿童中首次记录的精神健康问题的一年风险。
实验方法: 我们基于从荷兰莱顿地区的76个全科医疗中心的电子病历中匿名获得的常规医疗保健数据进行了基于人群的队列研究。我们纳入了2016年12月31日年龄在1-19岁之间且无精神健康问题的所有患者。多级逻辑回归分析用于预测首次记录的精神健康问题的一年风险。潜在的预测因素是与儿童，家庭和医疗保健使用有关的特征。通过检查判别和校准措施来评估模型性能。
实验结果: 有来自70,000名儿童的数据。在2007-2017年期间，有27.7%的患者记录了精神健康问题。与年龄无关的预测因素是躯体主诉，上一年进行了两次以上的GP访问，上一年进行了一项或多项实验室测试以及与其他医疗保健专业人员进行了一次或多次转诊/联系。不同年龄组的其他预测因素及其影响也有所不同。模型性能中等(c统计量0.62-0.63)，而模型校准良好。
结论: 这项研究是朝着开发预测模型的第一步迈出的有希望的一步，该模型用于识别有初次精神健康问题风险的儿童，以通过使用常规保健数据来支持初级保健实践。从其他可用来源获得的有关例如学校成绩和家庭历史的数据丰富可以改善模型表现。需要进一步研究以从外部验证我们的模型并确定我们是否能够改善对心理健康问题的认识不足。
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