Challenges and Opportunities in Mental Health Care forTransitional Age Youth (TAY): Lessons Learned from theCOVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: COVID-19, caused by the SARS-CoV-2 virus, began in late 2019. On March 11th, 2020, the World Health Organization (WHO) declared the virus a pandemic, and by March 13th, 2020, the United States (US) government declared the pandemic a national emergency and, subsequently, a global pandemic. Since then, the world has experienced an upheaval affecting every age group in almost every aspect of life. This was particularly true for young people. Globally, a number of studies indicated that the COVID-19 pandemic has had a significant impact on youth mental health measures. In the US, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) 2022 report showed that more than a third of high school students reported that they experienced poor mental health during the pandemic, and 44 percent reported feeling persistently sad or hopeless in the last 12 months. More than half (55 percent) reported experiencing emotional abuse by a parent or other adult at home, and 11 percent reported experiencing physical abuse. In addition, more than a quarter (29 percent) reported that a parent or other adult in the home lost their job. The pandemic upended not only daily life but also healthcare delivery throughout the world. Its vast impact on the healthcare system has disproportionately affected transitional age youth (TAY) between 15 to 25 years old. While the pandemic caused unprecedented changes and challenges, it was also a learning experience that deepened our understanding of our system of care, its strengths and vulnerabilities. This paper will discuss many challenges and opportunities associated with the delivery of psychiatric services for TAY in college mental health, emergency departments, and inpatient and outpatient settings, as well as in specialized programs, such as those for early psychotic disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».