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Enregistrement W1988552452 · doi:10.1176/appi.ps.201300474

High Users of Emergency Departments in Quebec Among Patients With Both Schizophrenia and a Substance Use Disorder

2014· article· en· W1988552452 sur OpenAlexafffundabout
André Ngamini-Ngui, Marie‐Josée Fleury, Jocelyne Moisan, Jean‐Pierre Grégoire, Alain Lesage, Alain Vanasse

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesAstraZeneca Canada
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatrySubstance usePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The study assessed factors associated over time with high use of emergency departments by patients in Quebec who had schizophrenia and a co-occurring substance use disorder. METHODS: The cohort study included 2,921 patients who received a diagnosis of schizophrenia in 2006 and had at least one emergency department visit during fiscal year 2006-2007. Generalized estimating equations were used to estimate predictors of high use of emergency departments over time. RESULTS: After adjustment for all covariates, predictors of high use over time were as follows: living in either a university medical region (OR=2.10) or a peripheral medical region (OR=2.10), frequent hospitalization (OR=1.16), and greater number of psychiatric (OR=1.64) or physical comorbidities (OR=1.23). CONCLUSIONS: Because high use of emergency departments is a strong indicator of poor care continuity, identified associated factors could help develop and offer new programs to be deployed in the community to better support these patients with greater needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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