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Enregistrement W1974638834 · doi:10.1016/s0924-9338(12)74518-2

P-351 - Evidence of System-Based Stigma in the Hospital Reatment of Physical Disorders of Children and Adolescents with Psychiatric Disorders

2012· article· en· W1974638834 sur OpenAlexaff
C. Wilkes, David Cawthorpe

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulatoryMedicineMedical diagnosisPsychiatryMental healthEmergency departmentInpatient careHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we examine, across physician billing, ambulatory and inpatient/emergency data sets, the relationship between physical health and mental health costs among those with and without psychiatric disorders under the age of 18 years on their index vist. Visit data for all cases receiving specialized ambulatory, emergency or inpatient (tertiary) mental health services was constructed and subsequently matched on age and sex with comparisons in a final ratio of 1:8. Comparisons were health care users who did not receive treatment in the specialized tertiary public mental health system). Based on approximately 10 Million billing records, we compared the average number of visits and average costs per unique individual for “physical diagnoses” (non-psychiatric) and psychiatric diagnoses over the 16 year study period across case and comparison groups. We report among those with and without psychiatric disorders that physical disorders are significantly greater for those with any psychiatric disorder over the 16 year study period in both physician billing and ambulatory datasets. This result differs in the inpatient / emergency dataset in that cases have about 1/3 the number of admissions for physical diagnoses. It was unexpected that cases with a psychiatric diagnosis in the physician billing dataset had fewer physical disorder inpatient and emergency admissions. We suggest that this finding represents a form of system-based stigma.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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 seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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