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Enregistrement W4292093160 · doi:10.2196/preprints.40916

Mental health-related healthcare utilization and psychotropic drug dispensation trends in British Columbia during the COVID-19 pandemic: Observational Study (Preprint)

2022· preprint· en· W4292093160 sur OpenAlexaboutno aff
Moe Zandy, Sylvia ElKurdi, Hasina Samji, Geoffrey McKee, Aman Dheri, Kate Smolina

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicMental healthHealth careEmergency departmentPublic healthObservational studyPopulationFamily medicineMedical emergencyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryEnvironmental healthDiseaseNursingInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND The impact of the coronavirus disease (COVID-19) pandemic on mental health of the population is important for informing public health policy and decision-making. However, there is limited information on trends in mental health-related healthcare service utilization during the pandemic. OBJECTIVE This study aimed to describe patterns of mental health-related healthcare service utilisation and psychotropic drug dispensations in British Columbia, Canada, during the COVID-19 pandemic compared to a pre-pandemic period. We explored trajectories of use across multiple data sources to determine whether the patterns were similar or different in acute and outpatient settings, and how these patterns differed by age, sex and type of condition. METHODS We conducted a population-based study using administrative health data to capture outpatient physician visits, emergency department visits, hospital admissions, and psychotropic drug dispensations. We examined time trends of mental health-related healthcare utilisation and psychotropic drug dispensations between January 2019 and December 2021. We calculated age-standardised rates and rate ratios to compare healthcare service utilisation before and during the COVID-19 pandemic and stratified by year, sex, age and condition. RESULTS Results: In April 2020, compared to the same period in 2019, we observed a 26% and 16% decrease in acute care visits for mental health-related emergency department visits and hospital admissions, respectively. By late 2020, with the exception of emergency department visits, healthcare service utilisation recovered to pre-pandemic (2019) levels. In 2021, overall mental health-related healthcare service utilisation increased to above pre-pandemic levels, with an increase in the monthly average rate of 22% for outpatient physician visits only and not in other datasets. However, notable and statistically significant increases in healthcare utilisation were observed across all data sources among 10-14 year olds (45% in outpatient physician visits, 31% in emergency department visits, 55% in hospital admissions, and 36% in psychotropic drug dispensations), and 15-19 year olds (51% in outpatient physician visits, 19% in emergency department visits, 13% in hospital admissions, and 39% in psychotropic drug dispensations). Increases were more prominent among females than males, but there was some variation for specific mental health-related conditions. CONCLUSIONS The increase in mental health-related healthcare utilisation and psychotropic drug dispensations in 2020 and 2021 likely reflects important societal consequences of both the pandemic itself and the associated measures. Recovery efforts in British Columbia should take these findings into consideration, especially among most affected sub-populations, such as adolescents. CLINICALTRIAL Not applicable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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