Ambulance services attendance for mental health and overdose before and during COVID-19: an interrupted time series comparison of regions in Canada and the United Kingdom (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED Background: The COVID-19 pandemic impacted mental health and healthcare systems globally. This study examined its impact on ambulance attendances for mental health and overdose, comparing similar regions in the United Kingdom (UK) and Canada that implemented different public health measures. Methods: An interrupted time series study using 182,497 ambulance attendance records for mental health and overdose in the UK (East Midlands region) and Canada (Hamilton and Niagara regions) from Jan 1, 2019 to July 31, 2020. Negative binomial regressions modelled the count of attendances per week per 100 000 population prior to the pandemic, at lockdown, and in the weeks following lockdown. Stratified analyses were conducted by sex and age. Results: Ambulance attendances for mental health and overdose had very small week-over-week increases prior to lockdown (e.g., IRR=1.002, 95%CI 1.002-1.003 for mental health [UK]). However, substantial changes were observed at the time of lockdown; while the rate of overdose attendances significantly dropped in the study regions of both countries (IRR=0.573, 95%CI 0.518-0.635 [UK]; IRR=0.743, 95%CI 0.602-0.917 [Canada]), the rate of mental health attendances increased in the UK region only (IRR=1.125, 95%CI 1.031-1.227 [UK]; IRR=0.922, 95%CI 0.794-1.071 [Canada]). Different trends were observed based on sex and age category within and between study regions. Conclusions: The observed changes in ambulance attendances for mental health and overdose at the time of lockdown differed between the UK and Canada study regions. These results may inform future pandemic planning and further research on the public health measures that may explain observed regional differences.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».