Examination of the impact of COVID-19 public health quarantine measures on acute mental health care services: A retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses for the impact of Covid-19 public health quarantine measures on acute care psychiatric admissions, by comparing admission data from the quarantine period to a comparator period. A chart review was conducted for all admissions to an urban acute care psychiatric centre from Mar 22 - June 5 2020 (quarantine) and January 5 - Mar 21 2020 (comparator). Data was collected on the number of admissions, demographics, patients' psychiatric history, characteristics of admissions, discharge information, patients' substance use and social factors. Data was analyzed using a student's t-test for continuous variables and Chi squared analyses for categorical variables. Results demonstrated 185 admissions during quarantine and 190 during the comparator, with no significant differences in the distribution of admissions across time periods. There was a significantly greater frequency of admissions in the 35-44 age bracket and admissions involving substance use during quarantine. Additionally, admissions during quarantine were significantly shorter, with increased frequency of involuntary status and use of seclusion. The data suggests a vulnerability specific to individuals in their 30-40s during quarantine and demonstrates a need to better understand factors impacting this group. It also suggests that quarantine is associated with changes to substance use, potentiating high acuity illness requiring admission.
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 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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».