Hospitalizations and emergency department visits for self-harm in Canada during the first two years of the COVID-19 pandemic: A time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of hospitalizations and emergency department (ED) visits due to self-harm are important indicators for understanding the impact of the COVID-19 pandemic on mental health. The objective of this study was to assess changes in self-harm hospitalizations and ED visits in Canada during the first two years of the pandemic. METHODS: Rates of self-harm hospitalizations and ED visits during the pandemic were predicted based on regression analyses that modeled trends over a 5-year pre-pandemic period from fiscal year 2015 to 2019. The ratios of observed and model predicted (expected) rates in 2020 and 2021 were estimated separately to assess changes during the pandemic. RESULTS: Overall, rates of self-harm hospitalizations and ED visits were lower than expected during the pandemic, especially in 2020. In 2021, rates for females returned to near-expected levels; but they remained lower than expected for males. Females aged 10-14 years had higher than expected rates. The rate ratio of observed rate over expected rate was 1.2 in 2020 but further increased to 1.8 in 2021 for both hospitalizations and ED visits. Higher than expected rates were also observed among females aged 15-19 years in 2021 only. LIMITATIONS: Suicide attempts and non-suicidal self-harm cases could not be distinguished. CONCLUSIONS: We observed lower than or close to expected rates of self-harm hospitalizations and ED visits during the pandemic for most population groups. The increased rates for young females highlights the importance of continued surveillance post-pandemic and targeted mental health services and suicide prevention programs.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».