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Enregistrement W4366234743 · doi:10.1371/journal.pmed.1004187

Mental health and addiction health service use by physicians compared to non-physicians before and during the COVID-19 pandemic: A population-based cohort study in Ontario, Canada

2023· article· en· W4366234743 sur OpenAlexafffundabout
Daniel T. Myran, Rhiannon Roberts, Eric McArthur, Nivethika Jeyakumar, Jennifer Hensel, Claire Kendall, Caroline Gérin‐Lajoie, Taylor McFadden, Christopher Simon, Amit X. Garg, Manish M. Sood, Peter Tanuseputro

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensWestern UniversityLawson Health Research InstituteCanadian Medical AssociationOttawa HospitalUniversity of ManitobaLondon Health Sciences CentreBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésMedicineMental healthPandemicPopulationFamily medicineCohortHealth careCohort studyAddictionPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic has exacerbated mental health challenges among physicians and non-physicians. However, it is unclear if the worsening mental health among physicians is due to specific occupational stressors, reflective of general societal stressors during the pandemic, or a combination. We evaluated the difference in mental health and addictions health service use between physicians and non-physicians, before and during the COVID-19 pandemic. METHODS AND FINDINGS: We conducted a population-based cohort study in Ontario, Canada between March 11, 2017 and August 11, 2021 using data collected from Ontario's universal health system. Physicians were identified using registrations with the College of Physicians and Surgeons of Ontario between 1990 and 2020. Participants included 41,814 physicians and 12,054,070 non-physicians. We compared the first 18 months of the COVID-19 pandemic (March 11, 2020 to August 11, 2021) to the period before COVID-19 pandemic (March 11, 2017 to February 11, 2020). The primary outcome was mental health and addiction outpatient visits overall and subdivided into virtual versus in-person, psychiatrists versus family medicine and general practice clinicians. We used generalized estimating equations for the analyses. Pre-pandemic, after adjustment for age and sex, physicians had higher rates of psychiatry visits (aIRR 3.91 95% CI 3.55 to 4.30) and lower rates of family medicine visits (aIRR 0.62 95% CI 0.58 to 0.66) compared to non-physicians. During the first 18 months of the COVID-19 pandemic, the rate of outpatient mental health and addiction (MHA) visits increased by 23.2% in physicians (888.4 pre versus 1,094.7 during per 1,000 person-years, aIRR 1.39 95% CI 1.28 to 1.51) and 9.8% in non-physicians (615.5 pre versus 675.9 during per 1,000 person-years, aIRR 1.12 95% CI 1.09 to 1.14). Outpatient MHA and virtual care visits increased more among physicians than non-physicians during the first 18 months of the pandemic. Limitations include residual confounding between physician and non-physicians and challenges differentiating whether observed increases in MHA visits during the pandemic are due to stressors or changes in health care access. CONCLUSIONS: The first 18 months of the COVID-19 pandemic was associated with a larger increase in outpatient MHA visits in physicians than non-physicians. These findings suggest physicians may have had larger negative mental health during COVID-19 than the general population and highlight the need for increased access to mental health services and system level changes to promote physician wellness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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