Emergency health care use and follow-up among sociodemographic groups of children who visit emergency departments for mental health crises
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies of differences in mental health care associated with children's sociodemographic status have focused on access to community care. We examined differences associated with visits to the emergency department. METHODS: We conducted a 6-year population-based cohort analysis using administrative databases of visits (n = 30,656) by children aged less than 18 years (n = 20,956) in Alberta. We measured differences in the number of visits by socioeconomic and First Nations status using directly standardized rates. We examined time to return to the emergency department using a Cox regression model, and we evaluated time to follow-up with a physician by physician type using a competing risks model. RESULTS: First Nations children aged 15-17 years had the highest rate of visits for girls (7047 per 100,000 children) and boys (5787 per 100,000 children); children in the same age group from families not receiving government subsidy had the lowest rates (girls: 2155 per 100,000 children; boys: 1323 per 100,000 children). First Nations children (hazard ratio [HR] 1.64; 95% confidence interval [CI] 1.30-2.05), and children from families receiving government subsidies (HR 1.60, 95% CI 1.30-1.98) had a higher risk of return to an emergency department for mental health care than other children. The longest median time to follow-up with a physician was among First Nations children (79 d; 95% CI 60-91 d); this status predicted longer time to a psychiatrist (HR 0.47, 95% CI 0.32-0.70). Age, sex, diagnosis and clinical acuity also explained post-crisis use of health care. INTERPRETATION: More visits to the emergency department for mental health crises were made by First Nations children and children from families receiving a subsidy. Sociodemographics predicted risk of return to the emergency department and follow-up care with a physician.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».