Association between traumatic brain injury and mental health care utilization: evidence from the Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health disorders are a common sequelae of traumatic brain injury (TBI) and are associated with worse health outcomes including increased mental health care utilization. The objective of this study was to determine the association between TBI and use of mental health services in a population-based sample. METHODS: Using data from a national Canadian survey, this study evaluated the association between TBI and mental health care utilization, while adjusting for confounding variables. A log-Poisson regression model was used to estimate unadjusted and adjusted prevalence ratios (PR) and 95% confidence intervals (CI). RESULTS: The study sample included 158,287 TBI patients and 25,339,913 non-injured individuals. Compared with those were not injured, TBI patients reported higher proportions of chronic mental health conditions (27% vs. 12%, p < 0.001) and heavy drinking (33% vs. 24%, p = 0.005). The adjusted prevalence of mental health care utilization was 60% higher in patients with TBI than those who were not injured (PR = 1.60, 95%; CI 1.05-2.43). CONCLUSIONS: This study suggests that chronic mental health conditions and heavy drinking are more common in individuals with TBI. The prevalence of mental health care utilization is 60% higher in TBI patients compared with those who are not injured after adjusting for sociodemographic factors, mental health conditions, and heavy drinking. Future longitudinal research is required to examine the temporality and direction of the association between TBI and the use of mental health services.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».