Impact of COVID-19 on psychoactive medication use among individuals with intellectual and developmental disabilities in Ontario, Canada: A repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence for worsening mental health among individuals with intellectual and developmental disabilities (IDD) during COVID-19 sparked concerns for increased use of psychoactive medications. OBJECTIVE: To examine the impact of COVID-19 on psychoactive medication use and clinical monitoring among individuals with IDD in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a repeated cross-sectional study among individuals with IDD and examined weekly trends for psychoactive medication dispensing and outpatient physician visits among those prescribed psychoactive medications between April 7, 2019, and March 25, 2023. We used interventional autoregressive integrated moving average models to determine the impact of the declaration of emergency for COVID-19 (March 17, 2020) on the aforementioned trends. RESULTS: The declaration of emergency for COVID-19 did not significantly impact psychoactive medication use among individuals with IDD. Provision of clinical monitoring remained relatively stable, apart from a short-term decline in the weekly rate of outpatient physician visits following the declaration of emergency for COVID-19 (step estimate: 21.26 per 1000 individuals [p < 0.01]; ramp estimate: 0.88 per 1000 individuals [p = 0.01]). When stratified by mode of delivery, there was a significant shift towards virtual care (step estimate: 78.80 per 1000 individuals; p < 0.01). The weekly rate of in-person physician visits gradually increased, returning to rates observed prior to the COVID-19 pandemic in January 2023. CONCLUSION: Although access to clinical care remained relatively stable, the shift towards virtual care may have negatively impacted those who encounter challenges communicating via virtual mediums. Future research is required to identify the support systems necessary for individuals with IDD during virtual health care interactions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».