Trends in admissions to a child and adolescent neuropsychiatric inpatient unit in the 2007–2017 decade: how contemporary neuropsychiatry is changing in Northwestern Italy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rising levels of psychopathology in the adolescent population have been evidenced in the last few years throughout the Western world. We aim to examine how contemporary neuropsychiatry is changing in Northwestern Italy and how this impacts inpatient services. METHODS: The present research considered the 1177 admissions to a public neuropsychiatric inpatient service in the 2007-2017 decade. The annual percentual change (APC) was analysed for the total admissions, the number of the neurological vs psychiatric admissions, the length of inpatient stay, and the mean age at admission, also accounting for sex differences. The annual trend was also calculated for each diagnosis. RESULTS: The overall number of inpatient admissions decreased significantly (APC = - 5.91), in particular for children under 12 years of age (APC = - 7.23). The rate of neurologic diagnoses significantly decreased (APC = - 26.44), while the length of the inpatient stay (APC = 6.98) and the mean age at admission (APC = 6.69) increased. Among the psychiatric diagnoses, depression significantly rose (APC = 41.89), in particular among female adolescents (APC = 40.30). CONCLUSIONS: These data document a substantial change in the utilization of inpatient neuropsychiatric services for children and adolescents, with a major increase in psychiatric hospitalizations and a parallel decrease in neurological ones. These trends call for greater attention to early preventive intervention in mental healthcare system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».