Disruption of seasonal trends in mental health help-seeking behaviours during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
• COVID-19 disrupted seasonal patterns of mental health care utilization in Alberta. • Increase in mental health service utilization in Alberta during the pandemic. • No seasonal differences between sexes in mental health service utilization. • Children displayed different utilization patterns after the pandemic onset. The COVID-19 pandemic significantly impacted mental health globally. This study aims to explore seasonal and pandemic-related patterns in mental health utilization from various sources in Alberta, Canada. We analyzed Alberta's administrative healthcare data to investigate mental health utilization trends. The International Classification of Diseases codes were used to identify mental health disorders, and we examined data by service types and demographic subgroups. The pandemic disrupted the typical seasonal patterns of mental health service use in Alberta, in addition to a notable surge in the initial pandemic months (April to June). Before the pandemic, distinct seasonal patterns were observed, but significant changes occurred after its onset. Notably, children exhibited distinct utilization patterns post-pandemic onset, differentiating them from other age groups. The number of COVID-19 cases did not fully explain these variations, indicating other contributing factors. Physician billing data, which could limit the detail in diagnoses, and the complexity of factors influencing mental health service use pose challenges to a comprehensive analysis. The findings underscore the necessity for tailored mental health strategies that consider age and sex differences and address the evolving needs during and after the pandemic. Future research should delve into the underlying causes of altered service utilization patterns and assess intervention effectiveness, ensuring strategies are responsive and equitable.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».