The Impact of COVID-19 on Access and Uptake of Children and Youth Mental Health Care Services
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has been a greater demand for child and adolescent mental health services following the onset of the COVID-19 pandemic. We aimed to examine the impact of the pandemic and introduction of virtual mental healthcare (VMHC) on service utilization patterns among a diverse cohort of youth (ages 6-18).Methods: Archival data were obtained from a multisite community clinic between January 2018 and March 2022, totalling 26,422 client contacts. Differences in service utilization patterns and frequency of marginalized youth served were analyzed using independent samples t-tests. Chi square tests were used to determine differences in age groups served, and family member attendance.Results: Relative to pre-COVID, there were significant increases in the number of intervention sessions and the age of clients served post-COVID; there were no significant differences in the number of clients served or frequency of no-shows per month. There were significant decreases across three of the four dimensions of marginalization studied (deprivation, dependency, and ethnic concentration). There were no significant differences in service utilization patterns during the post-COVID school closure compared to post-COVID school operational period. There was a significant increase in both parental involvement in-session and age of clients who were served through VMHC. Conclusions: The COVID-19 pandemic was associated with a significant increase in the number of clinical encounters. VMHC allowed for greater incorporation of family members in-session, though it did not translate to serving more marginalized populations. Further research is required to explore the specific barriers impeding virtual care accessibility amongst marginalized communities.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».