Health System-Level Evaluation of Tele-Mental Health Services Among Children and Adolescents in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the characteristics of children and adolescents receiving tele-mental health services in Ontario, Canada and examine access to a psychiatrist, in-person or via tele-mental health services, following a mental health and addictions (MHA)-related emergency department (ED) visit or hospitalization. Method Using linked health and administrative data, we described two cohorts: (1) children and adolescents (1–18 years) who used a provincial tele-mental health programme from January 1, 2013 to March 31, 2017, comparing their MHA-related service use (outpatient, ED, hospitalization) in the 1 year prior to and the 1 year following initial consultation; (2) children and adolescents with high mental health service needs, defined as those with an incident MHA-related ED visit or hospitalization between January 1, 2013 and December 31, 2016, examining their 1-year follow-up with telemedicine and other health care utilization. Results In the first cohort, 7,216 children and adolescents (mean age 11.8 [±3.8] years) received tele-mental health services. The proportion of MHA-related ED visits [15.1% pre vs. 12.6% post (test statistic 23.57, P < 0.001)] or hospitalizations [10.2% pre vs. 8.7% post (test statistic 11.96, P < 0.001)] declined in the year following tele-mental health consultation, while local psychiatry visits increased [8.4% pre vs. 17.0% post (test statistic 298.69, P < 0.001)]. In the second cohort ( n = 84,033), only 1.5% received tele-mental health services, 40.7% saw a psychiatrist in-person, and 32.5% received no MHA-related outpatient care in follow-up. Conclusions Tele-mental health services were rarely used in Ontario, even among high-needs children and adolescents, despite their association with increased access to care and less need for acute mental health care.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».