Long-term trends in co-occurring medical and psychiatric hospitalizations among children and adolescents in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPsychiatric conditions are common amongst hospitalized children. Co-occurring psychiatric conditions for medical hospitalizations contribute to length of stay, costs, and readmissions. We sought to measure trends over 20 years in pediatric hospitalizations for co-occurring medical and psychiatric conditions and compare with those without psychiatric comorbidity, overall and in free-standing children’s hospitals. MethodsWe identified all 3- to 17-year-olds hospitalized in Ontario, Canada between April 1, 2003 and March 31, 2022. Using health record discharge diagnoses, hospitalizations were assigned to 1 of 4 groups: 1) medical-diagnosis-only, 2) psychiatric-diagnosis-only, 3) primary medical diagnosis with psychiatric comorbidity, and 4) primary psychiatric diagnosis with medical comorbidity. Hospitalization trends for 1) all hospitals, and 2) free-standing children’s hospitals were described and compared. ResultsFrom 2003 to 2022, medical-diagnosis-only hospitalizations declined 39% (41,909 to 25,486 hospitalizations), psychiatric-diagnosis-only hospitalizations increased 96% (3227 to 6337), medical hospitalizations with psychiatric comorbidity increased 127% (977 to 2221) and psychiatric hospitalizations with medical comorbidity increased 100% (2051 to 4096). Among pediatric hospitals, medical-diagnosis-only hospitalizations increased 23% (12,430 to 15,318), psychiatric-diagnosis-only hospitalizations increased 420% (271 to 1408), psychiatric hospitalizations with medical comorbidity increased 172% (539 to 1468) and medical hospitalizations with psychiatric comorbidity increased 235% (478 to 1599). ConclusionsHospitals have experienced large absolute and relative increases in volumes for psychiatric conditions both with and without co-occurring medical conditions, particularly among free-standing children’s hospitals. Healthcare provider training, hospital resourcing, and health system planning must consider how best to accommodate the increasing acute psychiatric care needs of hospitalized children and adolescents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».