Incidence of Deliberate Self-Harm in Hong Kong Before and During the COVID-19 Pandemic: Population-Wide Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 ended on May 5, 2023, and since then Hong Kong reported increased mental distress, which was speculated to be from the policies implemented during the pandemic. Despite this, longitudinal surveillance of deliberate self-harm (DSH) incidences throughout the pandemic in Hong Kong remained insufficient. Objective: The objective of this study was to outline the changes in DSH incidences before and during the COVID-19 pandemic in Hong Kong, with respect to sex, age, and co-occurring mental health issues. Methods: A quasi-experiment was conducted using an interrupted time series design to estimate the impact of the pandemic on DSH-related emergency department (ED) visits. This design enabled the estimation of DSH-related ED visits based on prepandemic data from 2016 to 2019, assuming the pandemic had not occurred, and allowed for a comparison with observed DSH-related ED visits during the pandemic. The descriptive results were reported as the observed monthly DSH-related ED visits and observed incidence ratios during the pandemic. Afterwards, a negative binomial model was fitted to the prepandemic data (2016-2019) and adjusted for temporal trends, seasonality, and population variation to estimate the expected monthly DSH-related ED visits and adjusted incidence ratios (aIRs). Results: Between January 2016 and December 2022, a total of 31,893 DSH episodes were identified. Initial descriptive analysis showed a significant difference in demographic characteristics (sex) and clinical characteristics (death within 28 d, diagnoses of co-occurring mental health issues, public assistance pay code, and triage level). Subsequent interrupted time-series analysis demonstrated significantly increasing trends in comparison with the prepandemic period. As reported in the aIRs among young adult males (aIR in 2020=1.34, P=.002; 2021: aIR=1.94, P<.001; and 2022: aIR=2.53, P<.001), adult males (aIR in 2020=1.58, P<.001; 2021: aIR=2.64, P<.001; and 2022: aIR=3.13, P<.001), adult females (aIR in 2020=1.13, P=.01; 2021: aIR=1.52, P<.001; and 2022: aIR=1.64, P<.001), and older male adults (aIR in 2020=1.53, P<.001; 2021: aIR=2.37, P<.001; and 2022: aIR=3.01, P<.001). Conclusions: The average annual DSH-related ED visits increased during the pandemic period. Therefore, there is a need to raise awareness for such vulnerable groups in Hong Kong to prepare for postpandemic spillover.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».