Psychiatric medication prescriptions increasing for college students above and beyond the COVID-19 pandemic.

Psychiatric medication prescriptions for college students have been rising since 2007, with approximately 17% of college students prescribed medication for a mental health issue. This increase mirrors overall increases in both mental health diagnoses and treatment of university students. As psychiatric medication prescriptions for college students were increasing prior to pandemic, the goal of this study was to compare these prescriptions over the years, while accounting for the added stressor of the COVID-19 pandemic. This study utilized cross-sectional, retrospective data from a cohort of college students receiving care from the university's health service. We examined prescriptions for mental healthcare from 2015 to 2021. There was a significant increase in the percentage of psychiatric medication prescriptions in 2020 (baseline 15.8%; threshold 3.5%) and 2021 (baseline 41.3%; threshold 26.3%) compared to the historical baseline average for the whole sample and as well as for female students (2020 baseline 21.3% and threshold 4.6%; 2021 baseline 55.1% and threshold 33.7%). Within these years, we found higher trends for prescriptions in April-May as well as September-December. Overall, we found that psychiatric medication prescriptions have continued to rise through the years, with a large increase occurring during the pandemic. In addition, we found that these increases reflect the academic year, which is important for university health centers to consider when they are planning to staff clinics and plan the best way to treat college students with mental health difficulties in the future.

Socioeconomic inequities of COVID-19 mortality in vulnerable Comunas of the City of Buenos Aires.

During the COVID-19 pandemic, the gap in health inequities was exposed and increased, showing how different vulnerable groups were affected. Our aim was to examine the correlation between an area-based health inequity index and mortality due to COVID-19 in people 60 years old or above in the City of Buenos Aires in 2020. We developed a Health Inequity Composite Index (HICI), including six core indicators. Each indicator value per Comuna was first standardized to a Z-score. All six Z-scores were summed into a final composite Z-score to rank the Comunas from lowest to highest social inequities. Comunas from the northern part of the city had lower inequities whereas those in the south had higher levels of inequities. COVID-19 age-standardized mortality rate in people 60 years or above was higher in the Comunas from the south and lower in those from the north. Finally, we found a strong positive correlation (Rho = 0.83, p < 0.0001 CI95% = 0.65-0.99) between HICI and age-standardized mortality rates from COVID-19 in people 60 years or above. Our finding of a strong correlation between the levels of health inequity and mortality calls for a concerted effort in narrowing or eliminating existing inequities.

Modificaciones en la mortalidad por causas diferentes a COVID-19 durante el primer año de pandemia en Argentina, 2020 / Changes in non-COVID mortality during the first year of the pandemic in Argentina, 2020

RESUMEN INTRODUCCIÓN En 2020, primer año de pandemia (AP) de COVID-19, Argentina focalizó las acciones en la nueva enfermedad y dejó relegado el monitoreo de las otras (noCOV). El objetivo de este trabajo fue comparar la mortalidad por causas noCOV durante el AP con respecto a los 5 años del período previo a la pandemia (PPP) MÉTODOS Se realizó un estudio transversal con fuentes de datos secundarias y base poblacional nacional. Se utilizó la causa básica de muerte, desagregada a nivel de capítulo y grupos según la Clasificación Internacional de Enfermedades, 10a revisión. Se estimaron las tasas brutas (TBM) y ajustadas (TAM) de mortalidad, comparando con test t y considerando como significativo un valor p<0,05. Se calculó el exceso de mortalidad (EM) realizando la diferencia entre el número de defunciones noCOV del AP y el intervalo de confianza del 95% superior o inferior de la media de casos del PPP RESULTADOS La TBM disminuyó 9,1%, y el EM fue de -4,5%. Salvo en el caso de la diabetes mellitus y las enfermedades respiratorias sin especificar, la TAM disminuyó significativamente durante el AP. La mayor variación de TBM fue por infecciones respiratorias agudas bajas en menores de 19 años y por accidentes de transporte en adultos de 20 a 59 años y de 60 años o más (reducción de 46,3% y 48,8%, respectivamente) DISCUSIÓN Durante el AP hubo una disminución de la mortalidad por noCOV especialmente en el caso de las infecciones respiratorias agudas y los accidentes de tránsito.

ABSTRACT INTRODUCTION During 2020, the first year of the pandemic (YP), Argentina focused the actions on the new disease, leaving aside the monitoring of diseases other than COVID-19 (non-COV). The objective of this work was to compare mortality from non-COV causes during the YP with respect to the 5 years of the pre-pandemic period (PPP) METHODS A cross-sectional study was conducted using secondary data sources and national population-based data. The basic cause of death was disaggregated at the chapter and group level according to the International Classification of Diseases, 10th revision. Crude (CMR) and adjusted mortality rates (AMR) were estimated, comparing with t-test and considering significant a p-value<0.05. Excess mortality (EM) was calculated as the difference between the number of non-COV deaths in the YP and the upper or lower 95% confidence interval (CI95%) of the mean number of PPP cases RESULTS The CMR decreased by 9.1% and EM was -4.5%. Except for diabetes mellitus and unspecified respiratory diseases, the AMR showed a significant reduction during the YP. The greatest variation of CMR was due to acute lower respiratory infections in people under 19 years of age and due to transport accidents in adults aged 20 to 59 years and adults aged 60 or older (reduction of 46.3% and 48.8%, respectively) DISCUSSION During the YP there was a decrease in mortality due to non-COV causes, especially those related to acute respiratory infections and transport accidents.

Modificaciones en las tasas de mortalidad por otras causas diferentes a COVID-19 en ARGENTINA, 2020 / Changes in mortality rates from causes other than COVID-19 in ARGENTINA, 2020

Durante el año 2020 se reorganizaron algunos servicios de salud, disminuyendo los controles de salud y de enfermedades crónicas, que sumado a la enfermedad de COVID-19 pudieron haber aumentado la mortalidad. Con el objetivo de analizar el exceso de mortalidad (EM) por COVID-19 según jurisdicción y por grupo de enfermedades, realizamos un estudio ecológico con fuentes de datos secundaria. Calculamos tasas de mortalidad bruta (TBM) y ajustada por edad (TAE). Para EM, estimamos las defunciones esperadas en 2020 con 2 métodos, SARIMA para las jurisdicciones (provincias y Capital Federal); y P-score para los grupos de enfermedades. Estratificamos por grupo de edad y comparamos con prueba de Chi2 considerando significativo un p<0,05. En Argentina el incremento TAE en 2020 (p<0,05). El primer semestre del 2020 falleció 13% menos persona de las esperadas y en el segundo semestre, el EM en el país fue 11%, destacando Jujuy con 59%. Seis provincias fallecieron menos personas que lo estimado. Las tasas de mortalidad más elevadas fueron por Isquemias cardíacas en los mayores de 60 años, mientras que el EM fue similar en todos los grupos etarios. La diabetes presentó incremento de las TBM con EM anual del 4,6% por encima del IC95% superior (p<0,05%). Hubo disminución de las TBM y el EM en las enfermedades respiratorias agudas en menores de 19 años, en las causas externas y enfermedades cardíacas. La mortalidad en 2020 fue diferente entre los meses y en las juridificaciones, encontrando marcadas diferencias con la media nacional. Algunas enfermedades presentaron disminución del EM, mientras que las relacionadas con descompensación aguda como isquemias cardíacas y diabetes, aumentaron en los mismos meses de mayor mortalidad por COVID-19. Este trabajo aporta evidencia de la importancia en la salud pública de la planificación estratégica de los recursos de salud según las características de cada provincia y el impacto de las medidas tomadas.

Impacto de la vacunación en la mortalidad por infección respiratorio atribuibles a gripe, entre 2002 al 2016 en Argentina / Impact of vaccination on mortality due to respiratory infection attributable to influenza, between 2002 and 2016 in Argentina

En Argentina la vacunación antigripal es gratuita para mayores de 64 años (desde el 2003) y a partir del 2010 para niños entre 6-23 meses, personal de salud, personas embarazadas o con factores de riesgo. Aunque la eficacia de la vacuna fue medida en laboratorio, necesitábamos conocer su efectividad en nuestra población. OBJETIVO Investigar el impacto de la vacunación antigripal en la mortalidad por infección respiratoria aguda grave atribuible a gripe (IRAG), en Argentina entre 2002 al 2016 y estimar el efecto de la introducción de la vacunación gratuita en niños entre 6-23 meses empleando un modelo estadístico para evaluar modificaciones de la mortalidad por IRAG. MÉTODOS Estudio de series temporales con datos oficiales. Considerando IRAG los códigos del CIE-10; J09-J18.9 y J22X. Analizamos 3 grupos; niños entre 6-23 meses, población global y adultos mayores de 64 años. Calculamos tasas brutas y ajustadas por edad de manera directa por provincia y periodo pre y post-vacunal usando la población mundial estándar; e indirecta mensual por región y país, estimando una tasa media 2002-2009. En niños se usó tasa bruta. Mediante modelos aditivos generalizados estimamos las modificaciones de mortalidad en niños, siendo el mejor modelo planteado el que relacionó en función del mes, número de niños fallecidos y la población, comparando con el año 2002. Análisis de datos con programa R, nivel de significancia p<0,05. RESULTADOS Las tasas de mortalidad más elevadas fueron en gerontes con una clara estacionalidad en todas las regiones de Argentina. En niños, el riesgo de morir fue significativamente menor durante los años 2012, 2014 y 2015. El promedio de niños fallecidos por IRAG disminución de 11,7 a 8,2 niños fallecidos de IRAG por mes entre el periodo pre y post vacunación. DISCUSIÓN Los adultos mayores fueron la población más afectada. El riesgo de morir por IRAG fue significativamente menor en 4 años posteriores a la vacunación comparado con el año 2002

Mortality, severe acute respiratory infection, and influenza-like illness associated with influenza A(H1N1)pdm09 in Argentina, 2009.

INTRODUCTION: While there is much information about the burden of influenza A(H1N1)pdm09 in North America, little data exist on its burden in South America. METHODS: During April to December 2009, we actively searched for persons with severe acute respiratory infection and influenza-like illness (ILI) in three sentinel cities. A proportion of case-patients provided swabs for influenza testing. We estimated the number of case-patients that would have tested positive for influenza by multiplying the number of untested case-patients by the proportion who tested positive. We estimated rates by dividing the estimated number of case-patients by the census population after adjusting for the proportion of case-patients with missing illness onset information and ILI case-patients who visited physicians multiple times for one illness event. RESULTS: We estimated that the influenza A(H1N1)pdm09 mortality rate per 100,000 person-years (py) ranged from 1.5 among persons aged 5-44 years to 5.6 among persons aged ≥ 65 years. A(H1N1)pdm09 hospitalization rates per 100,000 py ranged between 26.9 among children aged <5 years to 41.8 among persons aged ≥ 65 years. Influenza A(H1N1)pdm09 ILI rates per 100 py ranged between 1.6 among children aged <5 to 17.1 among persons aged 45-64 years. While 9 (53%) of 17 influenza A(H1N1)pdm09 decedents with available data had obesity and 7 (17%) of 40 had diabetes, less than 4% of surviving influenza A(H1N1)pdm09 case-patients had these pre-existing conditions (p ≤ 0.001). CONCLUSION: Influenza A(H1N1)pdm09 caused a similar burden of disease in Argentina as in other countries. Such disease burden suggests the potential value of timely influenza vaccinations.