Hospitalization for self-harm during the early months of the COVID-19 pandemic in France: A nationwide retrospective observational cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Little is known to date about the impact of COVID-19 pandemic on self-harm. The number of hospitalizations for self-harm (ICD-10 codes X60-X84) in France from 1st January to 31st August 2020 (including a two-month confinement) was compared to the same periods in 2017–2019. Statistical methods comprised Poisson regression, Cox regression and Student's t-test, plus Spearman's correlation test relating to spatial analysis of hospitalizations. There were 53,583 self-harm hospitalizations in France during January to August 2020. Compared to the same period in 2019, this represents an overall 8·5% decrease (Relative Risk [95% Confidence Interval] = 0·91 [0·90–0·93]).This decrease started in the first week of confinement and persisted until the end of August. Similarly, decrease was found in both women (RR=0·90 [0·88–0·92]) and men (RR=0·94 [0·91–0·95]), and in all age groups, except 65 years and older. Regarding self-harm hospitalizations by means category, increases were found for firearm (RR=1·20 [1·03–1·40]) and for jumping from heights (RR=1·10 [1·01–1·21]). There was a trend for more hospitalizations in intensive care (RR=1·03 [0·99–1·07]). The number of deaths at discharge from hospital also increased (Hazard Ratio = 1·19 [1·09–1·31]). Self-harm hospitalizations were weakly correlated with the rates of hospitalization for COVID-19 across administrative departments (Spearman's rho =-0·21; p = 0·03), but not with overall hospitalizations. The COVID-19 pandemic had varied effects on self-harm hospitalizations during the early months in France. Active suicide prevention strategies should be maintained. French National Research Agency.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle