Use of mental health services by children and youth in Ontario military families compared with the general population: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, more than 64 000 children are growing up with 1 or both parents in the military. We compared mental health service use by children and youth in military families versus the general population, to understand potential mental health service gaps. METHODS: This was a matched retrospective cohort study of children and youth (aged < 20 yr) of members of the Canadian Armed Forces posted to Ontario between Apr. 1, 2008, and Mar. 31, 2013, with follow-up to Mar. 31, 2017, using provincial administrative health data at ICES. We created a comparison group of children and youth in the general population, matched 4:1 by age, sex and geography. We compared the use and frequency of mental health-related physician visits, emergency department visits and hospital admissions, and the time to first service use, using regression models. RESULTS: This study included 5478 children and youth in military families and a matched cohort of 21 912 children and youth in the general population. For visits and admissions for mental health reasons, children and youth in military families were more likely to see a family physician (adjusted relative risk [RR] 1.25, 95% confidence interval [CI] 1.17 to 1.34), less likely to see a pediatrician (adjusted RR 0.87, 95% CI 0.79 to 0.96), equally likely to see a psychiatrist, and as likely to visit an emergency department or be admitted to hospital as the matched cohort. Children and youth in military families had the same frequency of use of outpatient mental health services. The time to first visit for mental health reasons was shorter to see a family physician (adjusted days difference [DD] -57, 95% CI -80 to -33) and longer to see a psychiatrist (adjusted DD 103, 95% CI 43 to 163) for children and youth in military families. INTERPRETATION: Children and youth in military families use mental health services differently from those in the general population. Provincial policies aimed at increasing access to mental health specialists for children and youth in military families, alongside targeted federal services and programming through military organizations, are needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».