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Enregistrement W1852949982 · doi:10.1186/s13722-015-0038-1

Emergency department use and hospitalizations among homeless adults with substance dependence and mental disorders

2015· article· en· W1852949982 sur OpenAlexafffundabout
Adrienne Cheung, Julian M. Somers, Akm Moniruzzaman, Michelle Patterson, Charles James Frankish, Michael Krausz, Anita Palepu

Notice bibliographique

RevueAddiction Science & Clinical Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthSimon Fraser UniversityThe Quebec Population Health Research NetworkCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHealth CanadaSimon Fraser UniversityMental Health Commission
Mots-clésEmergency departmentMental healthMedicinePsychiatryPublic healthSubstance abuseIntervention (counseling)Mental illnessRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Homelessness, substance use, and mental disorders each have been associated with higher rates of emergency department (ED) use and hospitalization. We sought to understand the correlation between ED use, hospital admission, and substance dependence among homeless individuals with concurrent mental illness who participated in a 'Housing First' (HF) intervention trial. METHODS: The Vancouver At Home study consisted of two randomized controlled trials addressing homeless individuals with mental disorders who have "high" or "moderate" levels of need. Substance dependence was determined at baseline prior to randomization, using the Mini International Neuropsychiatric Interview diagnostic tool, version 6.0. To assess health service use, we reviewed the number of ED visits and the number of hospital admissions based on administrative data for six urban hospitals. Negative binomial regression modeling was used to test the independent association between substance dependence and health service use (ED use and hospitalization), adjusting for HF intervention, age, gender, ethnicity, education, duration of lifetime homelessness, mental disorders, chronic health conditions, and other variables that were selected a priori to be potentially associated with use of ED services and hospital admission. RESULTS: Of the 497 homeless adults with mental disorders who were recruited, we included 381 participants in our analyses who had at least 1 year of follow-up and had a personal health number that could be linked to administrative health data. Of this group, 59% (n = 223) met criteria for substance dependence. We found no independent association between substance dependence and ED visits or hospital admissions [rate ratio (RR) = 0.85; 95% CI 0.62-1.17 and RR = 1.21; 95% CI 0.83-1.77, respectively]. The most responsible diagnoses (defined as the diagnosis that accounts for the length of stay) for hospital admissions were schizo-affective disorder, schizophrenia-related disorder, or bipolar affective disorder; collectively reported in 48% (n = 263) of admissions. Fifteen percent (n = 84) of hospital admissions listed substance dependence as the most responsible diagnosis. CONCLUSIONS: Substance dependence was not independently associated with ED use or hospital admission among homeless adults with mental disorders participating in an HF trial. Hospital admissions among this cohort were primarily associated with severe mental disorders. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN57595077 and ISRCTN66721740.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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