Patients Discharged Against Medical Advice from a Psychiatric Hospital in Iran: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Self- discharged patients are at high risk for readmission and ultimately higher cost for care.We intended to find the proportion of patients who leave hospital against medical advice and explore some of their characteristics. METHODS: This prospective study of discharge against medical advice was conducted in psychiatric wards of Zare hospital in Iran, 2011. A psychologist recorded some information on a checklist based on the documented information about the patient who wanted to leave against medical advice. The psychologist interviewed these patients and recorded the reasons for discharge against medical advice. Descriptive statistics were calculated for the variables. RESULTS: The rate of premature discharge was 34.4%. Compared to patients with regular discharges, patients with premature discharge were significantly more likely to be male, self-employed, to have co morbid substance abuse and first admission and positive family history of psychiatric disorder. Disappearance of symptoms was the most frequent reason for premature discharge. CONCLUSION: The 34.4% rate of premature discharge observed in our study is higher than rate reported in other studies. One possible explanation is our teaching hospital serves a low-income urban area and most patients had low socioeconomic status. Further studies are needed to compare teaching and non-teaching hospital about the rate of premature discharge and the reasons of patients who want to leave against medical advice.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».