Adult psychiatric inpatient admissions and length of stay before and during the COVID-19 pandemic in a large urban hospital setting in Vancouver, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: During the COVID-19 pandemic individuals with mental illnesses faced challenges accessing psychiatric care. Our study aimed to describe patient characteristics and compare admissions and length of stay (LOS) for psychiatric-related hospitalizations before and during the COVID-19 pandemic. Methods: We conducted a retrospective analysis using health administrative data comparing individuals with an acute psychiatric admission between two time periods: 1st March 2019 to 31st December 2019 (pre-COVID) and 1st March 2020 to 31st December 2020 (during-COVID). Multivariable negative binomial regression was used to model the association between most responsible diagnosis type and the two-time periods to hospital LOS, reporting the Rate Ratio (RR) as the measure of effect. Results: The cohort comprised 939 individuals who were predominately male (60.3%) with a severe mental illness (schizophrenia or mood-affective disorder) (72.7%) and a median age of 38 (IQR: 28.0, 52.0) years. In the multivariable analysis, anxiety disorders (RR: 0.63, CI: 0.4, 0.99) and personality disorders (RR: 0.52, CI: 0.32, 0.85) were significantly associated with a shorter LOS when compared to individuals without those disorders. Additionally, when compared to hospital admissions for non-substance related disorders the LOS for patients with substance-related disorders were significantly shorter during the COVID period (RR: 0.45, CI: 0.30, 0.67) and pre-COVID period (RR: 0.31, CI: 0.21, 0.46). Conclusions: We observed a significant difference in the type and length of admissions for various psychiatric disorders during the COVID-19 period. These findings can support systems of care in adapting to utilization changes during pandemics or other global health events.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».