Emergency department visits for self-harm in adolescents after release of the Netflix series ‘13 Reasons Why’
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine whether the release of the first season of the Netflix series ‘13 Reasons Why’ was associated with changes in emergency department presentations for self-harm. Methods: Healthcare utilization databases were used to identify emergency department and outpatient presentations according to age and sex for residents of Ontario, Canada. Data from 2007 to 2018 were used in autoregressive integrated moving average models for time series forecasting with a pre-specified hypothesis that rates of emergency department presentations for self-harm would increase in the 3-month period following the release of 13 Reasons Why (1 April 2017 to 30 June 2017). Chi-square and t tests were used to identify demographic and health service use differences between those presenting to emergency department with self-harm during this epoch compared to a control period (1 April 2016 to 30 June 2016). Results: There was a significant estimated excess of 75 self-harm-related emergency department visits (+6.4%) in the 3 months after 13 Reasons Why above what was predicted by the autoregressive integrated moving average model (standard error = 32.4; p = 0.02); adolescents aged 10–19 years had 60 excess visits (standard error = 30.7; p = 0.048), whereas adults demonstrated no significant change. Sex-stratified analyses demonstrated that these findings were largely driven by significant increases in females. There were no differences in demographic or health service use characteristics between those who presented to emergency department with self-harm in April to June 2017 vs April to June 2016. Conclusions: This study demonstrated a significant increase in self-harm emergency department visits associated with the release of 13 Reasons Why. It adds to previously published mortality, survey and helpline data collectively demonstrating negative mental health outcomes associated with 13 Reasons Why.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».