Shifting age of child eating disorder hospitalizations during the Covid‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We studied the effect of the Covid-19 pandemic on child eating disorder hospitalizations in Quebec, Canada. Quebec had one of the strictest lockdown measures targeting young people in North America. METHODS: We analyzed eating disorder hospitalizations in children aged 10-19 years before and during the pandemic. We used interrupted time series regression to assess trends in the monthly number of hospitalizations for anorexia nervosa, bulimia nervosa, and other eating disorders before the pandemic (April 2006 to February 2020), and during the first (March to August 2020) and second waves (September 2020 to March 2021). We determined the types of eating disorders requiring hospital treatment and identified the age, sex and socioeconomic subgroups that were most affected. RESULTS: Hospitalization rates for eating disorders increased during the first (6.5 per 10,000) and second waves (12.8 per 10,000) compared with the period before the pandemic (5.8 per 10,000). The increase occurred for anorexia nervosa as well as other types of eating disorders. The number of girls and boys aged 10-14 years admitted for eating disorders increased during wave 1. Wave 2 triggered an increase in eating disorder admissions among girls aged 15-19 years. Hospitalization rates increased earlier for advantaged than disadvantaged youth. CONCLUSIONS: The Covid-19 pandemic affected hospitalizations for anorexia nervosa as well as other eating disorders, beginning with girls aged 10-14 years during wave 1, followed by girls aged 15-19 years during wave 2. Boys aged 10-14 years were also affected, as well as both advantaged and disadvantaged youth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».