Outpatient mental health service use in major trauma survivors: A population-based cohort study from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health is recognized as an important outcome in major trauma survivors. There are limited data on how and when survivors access mental health services. Our objectives were to determine the frequency, timing, and factors associated with outpatient mental health service utilization in major trauma survivors. METHODS: We conducted a population-based cohort study using linked administrative data on patients treated for major trauma in Ontario between 2009 and 2017. All trauma survivors were included in the cohort, and composite rates of outpatient mental health service use (family doctor, psychiatrist, or emergency department visits) were compared in the 3 years preinjury and postinjury. We used an exposure crossover study design and negative binomial regression with generalized estimating equations for the analysis. Multivariate logistic regression analyses were used to identify patient characteristics associated with mental health service use during the follow-up period. RESULTS: There were 37,260 patients included in the cohort, predominantly men (70.8%) from urban areas (84.8%) suffering blunt trauma (89.7%). Among the patients, 47.4% used mental health services during the preinjury period and 61.8% during the postinjury period (absolute increase of 14.4%). Compared with the 3 years preinjury, the rate of mental health service use increased by 80% (rate ratio, 1.8; 95% confidence interval, 1.75-1.77) in the 3 years following injury. Most survivors (62.2%) used services within the first year following discharge. Postinjury mental health service use (adjusted odds ratio, 3.4; 95% confidence interval, 2.2-3.7) was most strongly associated with preinjury mental health service use. CONCLUSION: Preinjury and postinjury outpatient mental health service use is common in trauma patients, with preinjury service use predictive of ongoing service use. Mental health concerns should be an expected outcome of major trauma and efforts made to implement and expand access to services for injury survivors across trauma systems. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic/Care Management; Level IV.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 ».