Investigating data challenges and service use patterns in mental health care for children and young people in England
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveThis study examines challenges in using Mental Health Service Data for research, evaluating data completeness and consistency across key sociodemographic variables. It explores the impact on research reliability, analyses spatial and temporal patterns of service use among children and young people (CYP), and investigates service use by demographics over time. MethodsWe analysed mental health service use among CYP across English local authorities (2016–2023), focusing on data completeness and inconsistencies. We examined records of CYP in contact with mental health services, those who attended care contacts, and those who did not engage after referral. To assess the impact of data quality on research reliability, we modelled appointment attendance likelihood as a function of sociodemographic variables. Additionally, we analysed spatial and temporal trends, stratified by age, gender, ethnicity, and socioeconomic status, to understand variations in service use across regions and over time. ResultsBetween 2016 and 2023, over 4.7 million CYP in England had contact with mental health services, with 62.4% attending at least one care contact. Data completeness varied in time with the increasing health provider submissions, while missing ethnicity, geography, and socioeconomic status persisted, often clustering in subgroups with distinct attendance patterns. Spatial analysis revealed regional variations, with the North East, South East, and South West showing the highest service contact rates, while attendance was highest in Northern England and parts of the Midlands. Contact with mental health services increased from 371,656 CYP in 2016 to 1,699,899 in 2023, though attendance stabilized at 59.8%. Monthly submissions surged towards the end of financial year, highlighting administrative influences. Sociodemographic trends revealed evolving patterns over time. ConclusionThe Mental Health Service Data offers valuable national-level information on CYP using services in England. Our analysis identified data inconsistencies, missingness, and reporting issues. While this data is a useful tool, improved collection practices and methods to address missingness are essential for more reliable insights to inform research and policy.
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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 | 0,032 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».