Assessing the impact of the COVID-19 pandemic on the mental health–related hospitalization rate of youth in Canada: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study evaluated the effect of the COVID-19 pandemic on temporal trends in mental health and addiction–related inpatient hospitalization rates among youth (aged 10–17 years) in Canadian provinces and territories (excluding Quebec) from 1 April 2018 to 5 March 2022. Methods We conducted an interrupted time series analysis across three periods: T0 (pre-pandemic: 1 April 2018 to 15 March 2020); T1 (early pandemic: 15 March 2020 to 5 July 2020); and T2 (later pandemic: 6 July 2020 to 5 March 2022). Results Pre-pandemic mental health and addiction–related hospitalization rates had significant regional variability, with weekly rates from 6.27 to 85.59 events per 100 000 persons in Manitoba and the territories combined, respectively. During T1, the national (excluding Quebec) weekly hospitalization rate decreased from a pre-pandemic level of 12.82 (95% CI: 12.14 to 13.50) to 5.11 (95% CI: 3.80 to 6.41) events per 100 000 persons. There was no statistically significant change in the mental health and addiction– related hospitalization rate across provinces and territories in T2 compared to T0. However, there was a significant increase in the rate of self-harm–related hospitalizations among females Canada-wide and in most provinces during this period. Conclusion Although several Canadian studies have reported increases in mental health and addiction–related outpatient and emergency department visits among youth during the COVID-19 pandemic, this did not correspond to an increase in the inpatient hospital burden, with the notable exception of self-harm among young females.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».