Additional file 1 of A comparative analysis of pediatric mental health-related emergency department utilization in Montréal, Canada, before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. MHR ED diagnoses included in the study sample. Table S2. Patient characteristics of included vs. excluded MHR ED visits. Table S3. Frequency of the number of MHR ED visits per unique patient. Table S4. Posterior estimates of the causal impact of COVID-19 on MHR ED visits, April 1, 2016 to November 30, 2021. Table S5. Semi-parametric GAM for MHR ED utilization, April 1, 2016 to November 30, 2021 (with age group as a dichotomous variable). Figure S1. MHR ED utilization at the CHU Sainte-Justine from April 1, 2016 to November 30, 2021 (by diagnostic category). Figure S2. Bayesian structural time series model (with raw data). Figure S3. Decomposition of additive time series. Figure S4. Original and deseasonalized time series. Figure S5. Graphical representation of the parametric and smooth terms included in the semi-parametric GAM
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,661 | 0,030 |
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 ».