Trends in annual and lifetime prevalence of child and adolescent mental health service use in the UK between 1991 and 2023: Welsh healthcare register linkage study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of mental ill health is increasing in young people worldwide, with rising referrals to child and adolescent mental health services (CAMHS). The numbers and proportions of the youth population who present to CAMHS, however, including how those figures are changing over time, are unclear. Understanding trends in mental health service contacts for young people over time is crucial mental health surveillance data. AIMS: Our aim was to calculate both the lifetime and annual prevalence of CAMHS contact in Wales for young people up to age 18 years. METHOD: Using linked Welsh administrative healthcare records, we calculated the annual prevalence of CAMHS contacts between 2004 and 2023. We also calculated the lifetime prevalence of CAMHS contacts for sequential annual birth cohorts born between 1991 and 2005 and followed to age 18 (between 2009 and 2023). RESULTS: = 19 870) of the total child and adolescent population. Among the 1991 birth cohort who turned 18 in 2009, 5.8% had contact with CAMHS at some stage in childhood or adolescence. For individuals born in 2005 who turned 18 in 2023, this figure had risen to 20.2%. CONCLUSIONS: The number of the young people in contact with CAMHS has increased dramatically over the past 15 years, from 1 in 17 young people who turned 18 in 2009 to 1 in 5 young people who turned 18 in 2023.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».