Trends and socioeconomic inequalities in acute mental health service use in Canada, 2004–2019: a nationally representative retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute mental health service use (AMHSU), that is, hospitalisations and emergency department (ED) visits for mental health, have been rising in the Canadian province of Ontario and globally; however, national-level estimates are not available. We examine trends and socioeconomic inequalities in AMHSU in the Canadian adult population between 2004 and 2019. METHODS: Using the Canadian Community Health Survey linked to tax and health administrative datasets, we reported prevalence rates of AMHSU using negative binomial regression models. Income-based absolute inequalities in AMHSU were reported using the Slope Index of Inequality. RESULTS: Over the study period, hospitalisations for mood disorders decreased from 144.8 (95% CI: 116.0-173.7) to 67.5 (95% CI: 54.5-80.4) per 100 000, while those for substance-related disorders (SRD) increased. Rates of ED visits increased for all conditions, with the largest increase for anxiety disorders, from 252.3 (95% CI: 210.9-293.6) to 434.1 (95% CI: 382.2-486.1) per 100 000. Females had higher rates of hospitalisations and ED visits for all conditions except SRD. We found pronounced income-based inequalities in both hospitalisations and ED visits for mental health, comparing those at the top versus bottom of the income distribution. Absolute inequalities for hospitalisations widened for SRD, from -93.6 (95% CI: -131.1 to -56.1) to -135.2 (95% CI: -203.4 to -67.1) per 100 000, and decreased for mood disorders, from -309.5 (95% CI: -443.8 to -175.3) to -126.0 (95% CI: -182.0 to -69.9) per 100 000. Additionally, absolute inequalities increased for ED visits across all mental health conditions. CONCLUSION: Interventions aimed at improving access to preventive services could mitigate observed inequalities in AMHSU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».