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Enregistrement W4385810620 · doi:10.23889/ijpds.v8i1.2152

Correlates of child mental health and substance use related emergency department visits in Ontario: A linked population survey and administrative health data study

2023· article· en· W4385810620 sur OpenAlexafffundabout
Jinette Comeau, Li Wang, Laura Duncan, Jordan Edwards, Katholiki Georgiades, Kelly K. Anderson, Piotr Wilk, Tammy Lau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteMcMaster UniversityLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences FoundationOntario Ministry of Health and Long-Term CareChildren's Health Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésMedicineMental healthEmergency departmentPopulationPoisson regressionSubstance abuseSuicidal ideationFamily medicinePsychiatrySuicide preventionPoison controlEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Knowledge of the sociodemographic, behavioural, and clinical characteristics of children visiting emergency departments (EDs) for mental health or substance use concerns in Ontario, Canada is lacking. Objectives: Using data from a population-based survey linked at the individual level to administrative health data, this study leverages a provincially representative sample and quasi-experimental design to strengthen inferences regarding the extent to which children's sociodemographic, behavioural, and clinical characteristics are associated with the risk of a mental health or substance use related ED visit. Methods: 9,301 children aged 4-17 years participating in the 2014 Ontario Child Health Study were linked retrospectively (6 months) and prospectively (12 months) with administrative health data on ED visits from the National Ambulatory Care Reporting System. Modified Poisson regression was used to examine correlates of mental health and substance use related ED visits among children aged 4-17 years over a 12-month period following their survey completion date, adjusting for ED visits in the 6 months prior to their survey completion date. Subgroup analyses of youths aged 14-17 years who independently completed survey content related to peer victimisation, substance use, and suicidality were also conducted. Results: Among children aged 4-17 years, older age, parental immigrant status, internalising problems, and perceived need for professional help were statistically significant correlates that increased the risk of a mental health or substance use related ED visit; low-income and suicidal ideation with attempt were statistically significant only among youths aged 14-17 years. Conclusions: Knowledge of the sociodemographic, behavioural, and clinical characteristics of children visiting EDs for mental health and substance use related concerns is required to better understand patient needs to coordinate effective emergency mental health care that optimises child outcomes, and to inform the development and targeting of upstream interventions that have the potential to prevent avoidable ED visits. Highlights: Growing rates of child mental health and substance use related ED visits have been observed internationally.A population-based survey linked at the individual level to administrative health data was used to examine the extent to which children's sociodemographic, behavioural, and clinical characteristics are associated with the risk of a mental health or substance use related ED visit in Ontario, Canada.Older age, low-income, parental immigrant status, perceived need for professional help, internalising problems, and suicidality increase the risk of an ED visit.Knowledge of the characteristics of children visiting EDs can be used to coordinate effective emergency mental health care that optimises child outcomes, and to inform the development and targeting of upstream interventions that have the potential to prevent avoidable ED visits.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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