A population‐based comparison of the use of acute healthcare services by older adults with and without mental illness diagnoses
Notice bibliographique
Résumé
ACCESSIBLE SUMMARY: Older adults with mental illness (MI) are a highly vulnerable population and need to be provided healthcare services in a timely and thorough way. Compared with older adults without MI, older adults with MI spend a great deal of time being hospitalized and hence costing millions of dollars because the care they need is often overlooked and/or not provided. While they end up spending too much time in hospital, in the emergency department and getting readmitted to hospital because of their MI, this could have been prevented or lessened if an adequate assessment and treatment regime was done by clinicians who were well informed on the topic of older adults' mental health. Older adults with MI are also more likely to leave hospital for long-term care settings, to die and to have more sickness compared with older adults who do not have MI. Further, they are also more likely to be admitted to hospital on an urgent, unplanned basis. How older adults with MI use acute hospitals is important for psychiatric nurses to know and understand, as they can help to provide the care needed so they do not have to be in hospital for long periods of time. Psychiatric nurses can share much support and information on making sure older adults with MI are accurately care for when needed. To explore and compare predictors of hospital length of stay (LOS), acute LOS (ALOS), emergency room (ER) wait times, rate of readmission (ROR) and costs of inpatient hospital care for older adults with and without mental illness (MI) diagnoses in the province of Newfoundland and Labrador (NL). This descriptive-comparative study used aggregate population level data of 12,283 people aged 65 years and older admitted to an acute care hospital in the province of NL. A total of 8.3% of hospitalized older adults had MI diagnoses. Older adults with MI diagnoses had a significantly longer LOS, ALOS, ROR, ER wait time and costs compared with older adults without MI diagnoses, after controlling for medical co-morbidities. Key variables such as patient demographics, admission indicators, discharge indicators and other medical co-morbidities had differential impacts on observed service use. While only a small percentage of hospitalized older adults had MI diagnoses, the use and cost of acute hospitalizations was significantly greater than that of older adults without MI diagnoses.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».