Self-harm emergency department visits in Canada during the COVID-19 pandemic: evidence from a sentinel surveillance system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-harm is a leading cause of morbidity and mortality globally, though the prevalence tends to be highest among adolescents. As an indicator in suicide surveillance, the incidence of self-harm is useful because it is sensitive to social, environmental, and economic conditions. During the COVID-19 pandemic, the epidemiology of self-harm has varied across contexts. This study aims to investigate the changes in self-harm emergency department visits in 2020 compared to a pre-pandemic period in 2018-2019. METHODS: Self-harm emergency department visits were extracted from the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program database from 2018 to 2020. We compared the data in 2020 with the pre-pandemic baseline in 2018-2019. We examined the changes in volume, the percentages of self-harm cases among all intentional injuries by sex, age group, and the proportions of self-harm cases by method of injury. We also quantified the time trends of the percentages of self-harm cases among all intentional injuries using Joinpoint regression. RESULTS: The overall volume of emergency visits related to self-harm was higher in 2020 during weeks 24-51 compared to the average volumes for the same weeks of 2018-2019. Percentage of self-harm among all intentional injury emergency department visits was significantly higher by 6.1% among females (p < 0.05) and by 5.3% among males in 2020 than in 2018-2019 (p < 0.05). The 11-to-18-year age group showed an increase in the percentage of self-harm among all intentional injury emergency department visits by 7.4% in 2020 when compared to 2018-2019. Time trend analyses showed that the percentages of self-harm among all intentional injury emergency department visits were higher during weeks 4-52 in 2020 than in 2018-2019, for both males and females. CONCLUSIONS: The percentage of emergency department visits related to self-harm among all intentional injury visits were higher during 2020 than in 2018-2019. These results underscore the importance of continued surveillance of self-harm in Canada to better understand the sociodemographic factors affecting self-harm and to inform the prevention strategies and policies.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».