New and Pre-existing Eating Disorders Among Adolescents and Young Adults During the COVID-19 Pandemic: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesOur understanding of the contribution of new presentations versus pre-existing eating disorders during the COVID-19 pandemic is limited. This study aims to evaluate rates of emergency department (ED) visits and hospitalizations for eating disorders among adolescents and young adults (YA) new to care and those with pre-existing eating disorders during the pandemic. ApproachWe conducted a population-based cross-sectional study using linked health administrative data for Ontario residents aged 10-26 during the pre-pandemic (Jan. 1, 2017-Feb. 29, 2020) and pandemic periods (Mar. 1, 2020-Jun. 30, 2022). We used Poisson generalized estimating equations models to predict expected overall and monthly rates of eating disorder-related ED visits and hospitalizations among those with a new and pre-existing eating disorder. ResultsCompared with expected rates, ED visits increased during the pandemic among only adolescents with new eating disorders (adolescent RR 2.12, 95% CI [1.84,2.45]). Additionally, both adolescents and YA with pre-existing eating disorders experienced an increase in ED visits (RR 2.78, 95% CI [2.28, 3.38] and RR 1.52, 95% CI [1.25, 1.85], respectively). Similarly, hospitalizations for new presentations increased solely for adolescents (RR 1.48, 95% CI [1.34,1.64]), while hospitalizations for pre-existing eating disorders increased for both adolescents (RR 1.82, 95% CI [1.43,2.32]) and YA (RR 1.12, 95% CI [1.01,1.23]). ConclusionsThere was an increase in acute care visits for eating disorders during the pandemic, especially among adolescents and YA with pre-existing conditions. This differentiation is important in advancing our understanding of the pandemic's effects on adolescents and YA and the healthcare system receiving them.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».