Changes in Psychiatric Inpatient Service Utilization During the First and Second Waves of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused societal restrictions and public fear which may have impacted the pattern of seeking psychiatric care. There has generally been a decrease in the numbers seeking acute psychiatric care. It is important to investigate which groups seeking psychiatric treatment have decreased in number. The aim of our investigation was to identify which groups have a changed pattern in acute psychiatric service utilization during the first two waves of the COVID-19 pandemic. The study investigated changes in the rate and pattern of visits and hospital admissions for psychiatric disorders at a large Swedish hospital. A register-based study was conducted using administrative data on adult psychiatric emergency department visits (PEVs) and hospital admission rates. Data during the first two COVID-19 waves were compared to corresponding control periods in 2018–2019. Furthermore, a survey was performed among patients visiting the Psychiatric Emergency Department on their views of COVID-19 and acute psychiatric care. During the COVID-19 periods, PEVs were reduced overall by 16 and 15% during the first and second wave, respectively ( p < 0.001 in both cases), while the rate of admissions remained unaltered. PEVs were significantly reduced for most psychiatric diagnosis subgroups except for patients with schizophrenia and other related psychotic disorders as well as for those who required ongoing outpatient care. Most of the survey respondents disagreed that the pandemic affected their visit and about a quarter thought a video call with a doctor could have replaced their visit. In conclusion, there was a significant reduction in overall PEVs during both COVID-19 waves but this did not affect the numbers requiring admission for psychiatric inpatient care.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».