Impact of the first COVID-19 outbreak on mental health service utilisation at a Dutch mental health centre: retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies into mental health service utilisation during the COVID-19 pandemic are limited to a few countries or specific type of service. In addition, data on changes in telepsychiatry are currently lacking. AIMS: We aimed to investigate whether the COVID-19 pandemic is associated with changes in mental health service utilisation, including telepsychiatry, and how these changes were distributed among patients with mental illness during the first COVID-19 outbreak. METHOD: This retrospective study obtained routinely assessed healthcare data from a large Dutch mental healthcare institute. Data from the second quarter of 2020 (the first COVID-19 outbreak period) were compared with the pre-pandemic period between January 2018 and March 2020. Time-series analyses were performed with the quasi-Poisson generalised linear model, to examine the effect of the COVID-19 lockdown and the overall trend of mental health service utilisation per communication modality and diagnostic category. RESULTS: We analysed 204 808 care contacts of 28 038 patients. The overall number of care contacts in the second quarter of 2020 remained the same as in the previous 2 years, because the number of video consultations significantly increased (B = 2.17, P = 0.488 × 10-3) as the number of face-to-face out-patient contacts significantly decreased (B = -0.98, P = 0.011). This was true for all different diagnostic categories, although this change was less pronounced in patients with psychotic disorders. CONCLUSIONS: Diminished face-to-face out-patient contacts were well-compensated by the substantial increase of video consultations during the first COVID-19 outbreak in The Netherlands. This increase was less pronounced for psychotic disorders. Further research should elucidate the need for disorder-specific digital mental healthcare delivery.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».