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Enregistrement W3211547062

Psychiatric Admissions of Children and Adolescents Across School Periods and Daylight-Saving Transitions.

2021· article· en· W3211547062 sur OpenAlexaffabout
Ashley Nixon, Joseph De Koninck, Stephanie L. Greenham, Rébecca Robillard, Addo Boafo

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaylightDemographyChild and adolescent psychiatryPsychologyPediatricsMedicinePsychiatryPhysicsSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study sought to examine fluctuations in admissions to a child and adolescent inpatient psychiatry unit in relation to school breaks, school starts, as well as time change transitions in and out of Daylight-Saving Time (DST). METHODS: Five years (2012-2017) of youth inpatient admissions to a pediatric hospital in Ontario were retrieved (n=2,498). A sub-sample was grouped weekly, starting on the Sunday of each week for a total of 260 weekly time bins. The number of admissions during in and out of school periods, school starts in the fall and winter semester, and time change transitions were compared. RESULTS: Admissions were significantly higher during school periods as opposed to out of school periods, and significantly increased from prior- to post-school starts. No significant difference in admission rates were found in and out of DST changes. Weekly time series analyses for DST changes and monthly time series analyses for school starts did not identify a significant seasonality in admissions. CONCLUSIONS: These findings suggest that school periods and school onset may be significant stressors associated with an increased rate of psychiatric admissions. The presence of potential compensating factors is proposed to explain the lack of relationship between pedopsychiatric admissions and time change transitions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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