A population-based repeated cross-sectional study using administrative health data to examine the impact of the COVID-19 pandemic on mental wellness in citizens of the Métis Nation of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Objective and ApproachThe COVID-19 pandemic led to unprecedented levels of mental unwellness and yet there are no reports to date that share Métis-specific data. Our study examined changes in patterns of mental and addictions-related (MHA) outpatient health service utilization using population-based data on Métis Nation of Ontario (MNO) citizens before and during the COVID-19 pandemic. Administrative health data in Ontario, Canada between 2017 and 2022 was linked with the MNO's Citizenship Registry (2022) under an existing Data Governance and Sharing Agreement. Monthly rates of MHA outpatient visits were compared between the pre-COVID-19 period (March 2017 to February 2020) and post-COVID-19 onset (March 2020 to December 2022), and rate ratios comparing observed and expected rates were derived using Poisson generalized estimating equations. Stratifications by age and sex were examined. Results and ConclusionAmong 28,400 MNO citizens (50.3% male; median age 44 years; 28.3% living rurally), the average monthly rate of MHA outpatient visits was 47.4 per 1000 population pre-COVID-19. During the COVID-19 pandemic, the observed MHA outpatient visit rates were 13% higher than expected (RR=1.13; 95% CI: 1.02-1.26). MHA outpatient visits were higher in females compared to males and MNO citizens aged 30 to 64 years versus older or younger citizens. Implications This study is the first to use population-level study to examine MHA health service use in Métis people. High-quality, contemporary data on the mental health outcomes of MNO citizens is crucial to inform MNO’s Mental Health and Addictions programming, resource allocation and emergency preparedness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».