Comparing the Pre-COVID-19 Pandemic and During-Pandemic Hospitalizations of Youth Ages 5-24 for Mental Health Disorders in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic exacerbated mental health issues in children due to the anxiety and fear it propagated worldwide. This study aims to compare the instances of youth hospitalizations for mental health disorders across Canada before and during the COVID-19 pandemic. This paper also compares the differences in rates of youth hospitalizations due to mental health disorders per 100,000 in Western, Eastern, and Northern regions of Canada. Thus, the impact of discrepancies in COVID-19 pandemic restrictions on the prevalence of mental health disorders in youth in different regions of Canada is examined.Methods: The data used in this study was obtained from the Canadian Institute for Health Information (CIHI) database. Data was sorted into the pre-pandemic or during-pandemic period and into Eastern, Western, and Northern provinces and territories. A Wilcoxon Signed Rank Test was conducted to compare the differences in hospitalization rates. A Kruskal-Wallis Test was conducted to compare the differences in pre-pandemic and during-pandemic rates between the geographic regions.Results: Overall, results indicate that the pandemic significantly decreased the prevalence of hospitalizations for mental health disorders in youth in Canada. The results of Wilcoxon Signed Rank Test were statistically significant (p<0.001). The results of the Kruskal-Wallis Test were not statistically significant (p=0.2682).Discussion: Across all regions of Canada, there was a statistically significant decrease in hospitalizations during the pandemic. One possible reason for this decrease is that fear of attending hospitals was exacerbated by the COVID-19 pandemic. Limitations include: data on rates of hospitalizations of youth do not take into account more than 1 hospitalization per child, non-hospitalized cases were not considered, fear of seeking help, lack of extensive coverage, as well as the ongoing nature of the pandemic. The only demographic or social factor covered in this paper is geographic location.Conclusion: Further research is needed to better understand the specific factors contributing to the decrease in hospitalizations for mental health disorders among youth in Canada during the pandemic and to identify effective interventions that can address these issues.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».