General practitioner referrals to a child and adolescent mental health service (CAMHS): pre and post COVID-19 pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: To compare the characteristics of GP referrals to CAMHS prior to and over the entire pandemic. Methods: All accepted referrals to a Dublin-based CAMHS between January 1, 2019, and June 30, 2023, were examined. Referral letters were anonymised in batches, and information was extracted directly onto a designated proforma. Results: Before the pandemic (January 2019–February 2020), an average of 17.8 referrals were accepted per month, while during and after the pandemic (March 2020–June 2023), this rose to 18.7 accepted referrals per month. Increases were observed in the clinic’s prioritisation of cases during the pandemic period (54.8% v. 41%, p < .001). Referrals post COVID-19 were older (13.1–13.64 years, p = .010) with a higher proportion of females (50.2% v. 62.1%, p < .001). Internalising disorders increased during the pandemic (68.7% v. 78.7%, p = .001), with self-harm referrals also being notably more frequent (18.5% v. 36.3%, p < .001). Referrals for anxiety (43.0% v. 78.2%, p = .004) and eating disorders (0% v.. 6.2%, p < .001) increased significantly. Referrals for psychosis (8.4% v. 4.8%, p = .032) and autism spectrum disorder (ASD) (26.5% v. 18.7%, p = .008) decreased after the onset of the pandemic. Conclusions: Notable increases in referrals for anxiety, depression, self-harm, and eating disorders underscore the impact of the pandemic on youth mental health. Understanding these shifts is crucial for CAMHS to adapt resources and interventions effectively. Clinicians must remain vigilant in assessing and addressing the evolving mental health needs of youths in the post-COVID era, ensuring timely and appropriate interventions, and resources to mitigate long-term consequences.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle