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Enregistrement W2017403857 · doi:10.12927/hcq.2007.18818

CIHI Survey: Hospital Readmissions for Patients with Mental Illness in Canada

2007· article· en· W2017403857 sur OpenAlexaffabout
Nawaf Madi, Helen Hailin Zhao, Jerry Li

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMental Health Research CanadaCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessMedicineRevolving doorMental healthPsychiatryHealth careAcute careFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In-patient hospital mental health services represent a fraction of the spectrum of services in place for those who seek treatment for a mental illness. It is often when the conditions of the illness become most severe that inpatient hospital services are sought. Hospitalization is an important means of stabilizing deteriorating psychiatric conditions, of re-establishing discontinued regimens of prescribed medication and of helping to transition individuals to outpatient and community-based services. Hospitalizations for mental illness impose a high cost in terms of healthcare expenditures (Jacobs et al. 2006) and a disruptive burden on the personal and professional lives of the individuals suffering from mental illness. Many such individuals experience a “revolving door” of multiple re-hospitalizations. This article provides information on the patterns of oneyear readmissions (for any reason) to acute care hospitals in Canada among patients with mental illness as the most responsible diagnosis in their index admission during 2002–2003. It is based on data from the Hospital Morbidity Database and Hospital Mental Health Database of the Canadian Institute for Health Information (CIHI). Readmissions were deemed if the individual had more than one episode of hospitalization during the period 2002–2003 to 2003–2004.

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 enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations45
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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