MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406144081 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.52789

Mental Health Care Utilization and Prescription Rates Among Children, Adolescents, and Young Adults in France

2025· article· en· W4406144081 sur OpenAlexaff
Guillaume Fond, Vanessa Pauly, Yann Brousse, Pierre-Michel Llorca, Samuele Cortese, Masoud Rahmati, Christoph U. Correll, Corentin J. Gosling, Michele Fornaro, Marco Solmi, Lee Smith, Nicola Veronese, Dong Keon Yon, Pascal Auquier, Antoine Duclos, Laurent Boyer

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthResearch Executive AgencyNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMedical prescriptionPoisson regressionMental healthPopulationDemographyHealth carePandemicYoung adultPsychiatryGerontologyEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Amid escalating mental health challenges among young individuals, intensified by the COVID-19 pandemic, analyzing postpandemic trends is critical. Objective: To examine mental health care utilization and prescription rates for children, adolescents, and young adults before and after the COVID-19 pandemic. Design, Setting, and Participants: This population-based time trend study used an interrupted time series analysis to examine mental health care and prescription patterns among the French population 25 years and younger. Aggregated data from the French national health insurance database from January 2016 to June 2023. Data were analyzed from September 2023 to February 2024. Main Outcomes and Measures: The number of individuals with at least 1 outpatient psychiatric consultation, those admitted for full-time psychiatric hospitalization, those with a suicide attempt, and those receiving psychotropic medication was computed. Data were stratified by age groups and sex. Quasi-Poisson regression modeled deseasonalized data, estimating the relative risk (RR) and 95% CI for differences in slopes before and after the pandemic. Results: This study included approximately 20 million individuals 25 years and younger (20 829 566 individuals in 2016 and 20 697 169 individuals in 2022). In 2016, the population consisted of 10 208 277 of 20 829 566 female participants (49.0%) and 6 091 959 (29.2%) aged 18 to 25 years. Proportions were similar in 2022. Significant increases in mental health care utilization were observed postpandemic compared with the prepandemic period, especially among females and young people aged 13 years and older. Outpatient psychiatric consultations increased among women (RR, 1.13; 95% CI, 1.07-1.20), individuals aged 13 to 17 years (RR, 1.15; 95% CI, 1.06-1.23), and individuals aged 18 to 25 years (RR, 1.08; 95% CI, 1.03-1.14). Hospitalizations for suicide attempt increased among women (RR, 1.14; 95% CI, 1.02-1.27) and individuals aged 18 to 25 years (RR, 1.07; 95% CI, 1.03-1.12). Regarding psychotropic medications, almost all classes, except hypnotics, increased in prescriptions between 2016 and 2022 for females, with a particularly marked rise in the postpandemic period. For men, only increases in the prescriptions of antidepressants (RR, 1.03; 95% CI, 1.01-1.06), methylphenidate (RR, 1.09; 95% CI, 1.06-1.12), and medications prescribed for alcohol use disorders (RR, 1.08; 95% CI, 1.04-1.13) were observed, and these increases were less pronounced than for women (antidepressant: RR, 1.13, 95% CI, 1.09-1.16; methylphenidate: RR, 1.15; 95% CI, 1.13-1.18; alcohol use dependence: RR, 1.12; 95% CI, 1.08-1.16). Medications reserved for severe mental health situations, such as lithium or clozapine, were prescribed more frequently starting at the age of 6 years. Conclusions and Relevance: In this study, an interrupted time-series analysis found a marked deterioration in the mental health of young women in France in the after the COVID-19 pandemic, accentuating a trend of deterioration that was already observed in the prepandemic period.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA Network OpenMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207