Self-harm presentations to hospital trauma centre emergency departments during the first year of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic raised concerns regarding increased suicide-related behaviours. We compared characteristics and counts of Emergency Department (ED) presentations for self-harm, an important suicide-related outcome, during versus prior to the pandemic's first year. We included patients presenting with self-harm to the ED of two trauma centres in Toronto, Canada. Time series models compared intra-pandemic (March 2020-February 2021) presentation counts to predictions from pre-pandemic data. The self-harm proportion of ED presentations was compared between the intra-pandemic period and preceding three years. A retrospective chart review of eligible patients seen from March 2019-February 2021 compared pre- vs. intra-pandemic patient and injury characteristics. While monthly intra-pandemic self-harm counts were largely within expected ranges, the self-harm proportion of total presentations increased. Being widowed (OR=9.46; 95 %CI=1.10-81.08), employment/financial stressors (OR=1.65, 95 %CI=1.06-2.58), job loss (OR=3.83; 95 %CI=1.36-10.76), and chest-stabbing self-harm (OR=2.50; 95 %CI=1.16-5.39) were associated with intra-pandemic presentations. Intra-pandemic self-harm was also associated with Intensive Care Unit (ICU) admission (OR=2.18, 95 %CI=1.41-3.38). In summary, while the number of self-harm presentations to these trauma centres did not increase during the early pandemic, their proportion was increased. The association of intra-pandemic self-harm with variables indicating medically severe injury, economic stressors, and being widowed may inform future suicide and self-harm prevention strategies.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».