Using the English national health service dataset for research into mental health service use among children and young people
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Routinely collected administrative data, such as the Mental Health Services Data Set (MHSDS) in England, provide opportunities to investigate determinant and patterns of mental health service use across the population. Persistent challenges with data completeness and consistency, however, limit their value for robust population-level research. Objective: To assess the methodological robustness and research utility of the MHSDS for investigating patterns and determinants of mental health service use among children and young people (CYP) in England between 2016 and 2023. Methods: We evaluated the completeness and consistency of key sociodemographic variables (gender, ethnicity, location, and socioeconomic status) over time and across local authorities. To assess the impact of data quality on analytical validity, we modelled the likelihood of care contact attendance using sociodemographic covariates, comparing estimates from complete-case analyses with those from models treating missing or conflicting data as distinct categories. Spatial and temporal patterns of CYP in contact with (referred to) mental health services and attendance rates were examined annually and by local authority. Findings: From 2016 to 2023, over 4.7 million CYP were in contact with mental health services, of whom 62.4% had at least one attended contact. Missing data were substantial, persistent, often co- occurred in subpopulations with distinct attendance patterns. The proportion of CYP referred to services increased from 1.9% (371,655) in 2016 to 9.7% (1,699,899) in 2023, while attendance rates remained stable at 59.8%. Spatial analyses highlighted regional variations, with higher attendance rates in Northern England Conclusions: Data completeness influences the validity of research using the MHSDS. Addressing this issue is essential for producing equitable and reproducible evidence in CYP mental health research. Clinical Implication: Methodological improvements in handling missing data and temporal inconsistencies will strengthen the interpretability, reproducibility, and equity relevance of MHSDS-based mental health research.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».