Cross-Sectoral Data Linkage: Tracking Mental Health Service Utilization from Childhood into Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionOf the 15-18% of children and youth in Canada with a mental health disorder, some receive specialized mental health (MH) services and need additional treatment as young adults. Lack of a shared database across child and adult sectors has prevented examining predictors of future MH health service use.
 Objectives and ApproachWe examined predictors of mental health service utilization in adulthood, and compared a sample of youth who received specialized MH treatment and age-, sex-, and region- matched controls. Patient-level administrative data from five MH agencies funded by the Ministry of Children and Youth Services (MCYS) in Ontario, with population health sector datasets held at the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES). We expanded previous definitions of coding a MH visit by including codes specific to long-lasting childhood MH diagnoses (e.g., Attention Deficit-Hyperactivity Disorder).
 ResultsOur match rate for linking the MCYS treated youth with their population health data was 77%. Youth who received MH treatment (N= 2957) were twice as likely as matched controls (N= 8891) to have a MH visit in the medical system in adulthood (i.e., after age 18). The most common diagnostic codes for the first visit were anxiety, depressive disorders, and ADHD. The median survival time (when 50% had a visit) from age 18 to first MH visit was 3.3 years. In adjusted Cox regressions, significant predictors of having an adult MH visit included service use history in both medical and MH systems during childhood and adolescence (e.g., ongoing pattern of children’s MH service use).
 Conclusion/ImplicationsThis study represents the first longitudinal, case-control cohort study in Canada to examine MH service utilization in the medical sector by youth treated for MH problems. The linkage of information from multiple datasets allowed for a broader understanding of MH service utilization across sectors of care, specific to children and youth.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».