The Impact of COVID-19 on Mental Health Outcomes among Recipients of Ontario Social Assistance Benefits
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/ApproachWe linked the Ontario Social Assistance (OSA) Benefit Unit file from the Ministry of Children, Community and Social Services to provincial health administrative datasets housed at ICES to examine the impact of COVID-19 on Mental Health and Addictions (MHA) service use among OSA recipients. Those receiving OSA benefits for February 2020 were matched to Ontario residents not receiving benefits based on age (±1 year), sex, income, expected resource utilization, and area of residence (N=771,891 matched pairs). We computed rates of MHA-related emergency department (ED) visits and hospitalizations in the 16-month period before (November 2018-February 2020) and after (March 2020-June 2021) pandemic onset. ResultsMHA-related ED visit rates were much greater among OSA recipients (8.82 per 1,000 person-months) compared with matched controls (1.83 per 1,000 person-months) in the post-COVID period (Relative Rate [RR]=4.82; 95% Confidence Interval [95%CI] 4.75-4.89). Comparatively, MHA-related ED visit rates were also greater among OSA recipients (9.85 per 1,000 person-months) compared with controls (2.38 per 1,000 person-months) during the pre-COVID period (RR=4.13; 95%CI 4.08-4.18). The pre-COVID and post-COVID period RRs comparing OSA recipients and matched controls were significantly different (p<0.001). Results were consistent when examining MHA-related hospitalizations. Conclusions/ImplicationsWhile MHA-related ED visits and hospitalizations rates were significantly higher in OSA recipients than matched controls in both time periods, this difference increased following the onset of COVID-19. Increased reliance on hospital-based MHA services post-COVID represents the greater ongoing need for, and/or reduced access to, MHA-related ambulatory care for OSA recipients during the pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».