A comparison of psychiatric inpatient admissions in youth before and during the COVID-19 pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current understanding of the effect of COVID-19 on child and youth admissions to psychiatric inpatient units over time is limited, with conflicting findings and many studies focusing on the initial wave of the pandemic. Objectives: This study identified changes in psychiatric inpatient admissions, and reasons for admission, including suicidality and self-harm, before and during the COVID-19 pandemic. Method: , 2021. Pre-pandemic (before March 11, 2020) and during-pandemic (after March 11, 2020) trends of admissions were explored using a Bayesian structural time series model (BSTS). Results: The model revealed that overall admissions during the pandemic period exceeded what would have been predicted in the absence of a pandemic, a relative increase of 29%. Additionally, a rise in the total number of admissions due to self-harm and suicidality (29% increase), externalizing/behavioral issues (69% increase), and internalizing/emotional issues (28% increase) provided strong evidence of increased admissions compared to what might have been expected from pre-pandemic numbers. Conclusions: There was strong evidence of increases in psychiatric inpatient admissions during the COVID-19 pandemic compared to expected trends based on pre-pandemic data. To ensure accessible and continuous mental health supports and services for youth and their families during future pandemics, these findings highlight the need for rapid expanse of inpatient mental health services, similar to what occurred in many intensive care units across Canada.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».