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Enregistrement W4313487150 · doi:10.2196/43049

The Impact of the COVID-19 Pandemic on the Registration and Care Provision of Mental Health Problems in General Practice: Registry-Based Study

2023· article· en· W4313487150 sur OpenAlexvenueno aff
Jan Vandamme, Simon Gabriël Beerten, Jonas Crèvecoeur, Steve Van den Bulck, Bert Aertgeerts, Nicolas Delvaux, Gijs Van Pottelbergh, Mieke Vermandere, Laura Tops, Thomas Neyens, Bert Vaes

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVlaamse regeringKU LeuvenFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMental healthPandemicMedicineAnxietyHealth careIncidence (geometry)PsychiatryPublic healthDepression (economics)Family medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The impact of the COVID-19 pandemic on mental health in general practice remains uncertain. Several studies showed an increase in terms of mental health problems during the pandemic. In Belgium, especially during the first waves of the pandemic, access to general practice was limited. Specifically, it is unclear how this impacted not only the registration of mental health problems itself but also the care for patients with an existing mental health problem. OBJECTIVE: This study aimed to know the impact of the COVID-19 pandemic on (1) the incidence of newly registered mental health problems and (2) the provision of care for patients with mental health problems in general practice, both using a pre-COVID-19 baseline. METHODS: The prepandemic volume of provided care (care provision) for patients with mental health problems was compared to that from 2020-2021 by using INTEGO, a Belgian general practice morbidity registry. Care provision was defined as the total number of new registrations in a patient's electronic medical record. Regression models evaluated the association of demographic factors and care provision in patients with mental health problems, both before and during the pandemic. RESULTS: During the COVID-19 pandemic as compared to before the COVID-19 pandemic, the incidence of registered mental health problems showed a fluctuating course, with a sharp drop in registrations during the first wave. Registrations for depression and anxiety increased, whereas the incidence of registered eating disorders, substance abuse, and personality problems decreased. During the 5 COVID-19 waves, the overall incidence of registered mental health problems dropped during the wave and rose again when measures were relaxed. A relative rise of 8.7% and 40% in volume of provided care, specifically for patients with mental health problems, was seen during the first and second years of the COVID-19 pandemic, respectively. Care provision for patients with mental health problems was higher in older patients, male patients, patients living in center cities (centrumsteden), patients with lower socioeconomic status (SES), native Belgian patients, and patients with acute rather than chronic mental health problems. Compared to prepandemic care provision, a reduction of 10% was observed in people with a low SES. CONCLUSIONS: This study showed (1) a relative overall increase in the registrations of mental health problems in general practice and (2) an increase in care provision for patients with mental health problems in the first 2 years of the COVID-19 pandemic. Low SES remained a determining factor for more care provision, but care provision dropped significantly in people with mental health problems with a low SES. Our findings suggest that the pandemic in Belgium was also largely a "syndemic," affecting different layers of the population disproportionately.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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