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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».