A Retrospective Cohort Analysis of Mental Health-Related Emergency Department Visits Among Veterans and Non-Veterans Residing in Ontario, Canada: Une analyse de cohorte rétrospective des visites au service d’urgence liées à la santé mentale parmi les vétérans et non-vétérans résidant en Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emergency departments (EDs) are a vital part of healthcare systems, at times acting as a gateway to community-based mental health (MH) services. This may be particularly true for veterans of the Royal Canadian Mounted Police who were released prior to 2013 and the Canadian Armed Forces, as these individuals transition from federal to provincial healthcare coverage on release and may use EDs because of delays in obtaining a primary care provider. We aimed to estimate the hazard ratio (HR) of MH-related ED visits between veterans and non-veterans residing in Ontario, Canada: (1) overall; and by (2) sex; and (3) length of service. METHODS: This retrospective cohort study used administrative healthcare data from 18,837 veterans and 75,348 age-, sex-, geography-, and income-matched non-veterans residing in Ontario, Canada between April 1, 2002, and March 31, 2020. Anderson-Gill regression models were used to estimate the HR of recurrent MH-related ED visits during the period of follow-up. Sex and length of service were used as stratification variables in the models. RESULTS: Veterans had a higher adjusted HR (aHR) of MH-related ED visits than non-veterans (aHR, 1.97, 95% CI, 1.70 to 2.29). A stronger effect was observed among females (aHR, 3.29; 95% CI, 1.96 to 5.53) than males (aHR, 1.78; 95% CI, 1.57 to 2.01). Veterans who served for 5-9 years had a higher rate of use than non-veterans (aHR, 3.76; 95% CI, 2.34 to 6.02) while veterans who served for 30+ years had a lower rate compared to non-veterans (aHR, 0.60; 95% CI, 0.42 à 0.84). CONCLUSIONS: Rates of MH-related ED visits are higher among veterans overall compared to members of the Ontario general population, but usage is influenced by sex and length of service. These findings indicate that certain subpopulations of veterans, including females and those with fewer years of service, may have greater acute mental healthcare needs and/or reduced access to primary mental healthcare.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».