Effects of COVID-19 pandemic on anxiety and depression in primary care: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-based surveys indicate that many people experienced increased psychological distress during the COVID-19 pandemic. We aimed to determine if there was a corresponding increase in patients receiving services for anxiety and depression from their family physicians. METHODS: Electronic medical records from the University of Toronto Practice Based-Research Network (UTOPIAN; N = 322,920 patients) were used to calculate incidence rates for anxiety/depression related visits and antidepressant prescriptions before the COVID-19 pandemic (January 2018-February 2020) and during the COVID-19 pandemic (March-December 2020). Data from the pre-pandemic period were used to predict expected rates during the pandemic period which was compared to the observed rate. RESULTS: The number of patients presenting with anxiety/depression symptoms in primary care varied across age groups, sex, and time since pandemic onset. Among the youngest patients (ages 10-18 years), there were fewer patients than pre-pandemic visiting for new episodes of anxiety/depression and being prescribed antidepressants in April 2020, but by the end of 2020 this trend had reversed such that incidence rates for anxiety/depression related visits were higher than pre-pandemic levels. Among older adults, incidence rates of anxiety/depression related visits increased in April 2020 with the onset of the pandemic, and remained higher than expected throughout 2020. LIMITATIONS: A convenience sample of 362 family physicians in Ontario was used. CONCLUSION: Demand for mental health services from family physicians varied by patient age and sex and changed with the onset of the COVID-19 pandemic. By the end of 2020, more patients were seeking treatment for anxiety/depression related concerns.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».