A comparative analysis of pediatric mental health-related emergency department utilization in Montréal, Canada, before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reports on longitudinal trends in mental health-related (MHR) emergency department (ED) utilization spanning the pre- and post-pandemic periods are lacking, along with evidence comparing healthcare services utilization by sociodemographic subgroups. The aim of this study was to evaluate COVID-19-associated changes in MHR ED utilization among youth overall and by age, sex, and socio-economic status (SES). METHODS: This retrospective cross-sectional study analyzed MHR ED utilization before and during the COVID-19 pandemic at a large urban pediatric tertiary care hospital in Montréal, Canada. All ED visits for children (5-11 years) and adolescents (12-17 years) between April 1, 2016 and November 30, 2021 were included. The main outcome was the monthly count of MHR ED visits. Pre-pandemic and pandemic periods were compared using an interrupted time series design. The effect of seasonality (in months), age (in years), sex (male or female), and SES (low, average, high) were compared using a generalized additive model. RESULTS: There were a total of 437,147 ED visits (204,215 unique patients) during the 5-year study period of which 9748 (5.8%) were MHR visits (7,686 unique patients). We observed an increase of 69% (95% CI, + 53% to + 85%; p = 0.001) in the mean monthly count of MHR ED visits during the pandemic period, which remained significant after adjusting for seasonality (44% increase, 95% CI, + 38% to + 51%; p = 0.001). The chance of presenting for a MHR ED visit increased non-linearly with age. There were increased odds of presenting for a MHR ED visit among girls between the pre-pandemic and pandemic periods (OR 1.42, 95% CI 1.29-1.56). No difference by SES group during and before the COVID-19 pandemic was found [OR 1.01, 95% CI 0.89-1.15 (low); OR 1.09, 95% CI 0.96-1.25 (high)]. CONCLUSIONS: Our study shows important increases in MHR ED utilization among youth, and especially among girls, during the first 20 months of the COVID-19 pandemic, highlighting the need for sustained, targeted and scalable mental health resources to support youth mental health during the current and future crises.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».