Pattern of attendance and predictors of default among Nigerian outpatients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the pattern of and factors associated with outpatient clinic attendance among patients diagnosed with schizophrenia at a Nigerian psychiatric hospital. METHODS: This was a cross-sectional descriptive study of 313 consecutive outpatients with diagnosis of schizophrenia confirmed with the Structured Clinical Interview for Diagnosis (SCID). Data was collected on sociodemographics, clinic attendance, perceived social support, perceived satisfaction with hospital care and illness severity (assessed using the Brief Psychiatric Rating Scale, BPRS). Logistic regression analysis was used to identify factors associated with outpatient clinic default. RESULTS: Overall, 20.4% respondents were defaulters, with a median duration of clinic non-attendance of 8 weeks. Outpatient clinic defaulters had significantly higher BPRS scores and had missed more outpatient clinic appointments compared with non-defaulters. A significantly higher proportion of defaulters resided more than 20 km away from the hospital and reported "not satisfied" with their outpatient care. Being financially constrained was the commonest reason given by defaulters for missing their clinic appointments. The significant predictors of outpatient clinic default included residing more than 20 km from the hospital, missing previous appointments and dissatisfaction with outpatient care. CONCLUSION: Outpatient clinic non-attendance is common among patients with schizophrenia, and is significantly associated with demographic, clinical and service related factors. Interventions targeted at addressing the risk factors for defaulting peculiar to developing country settings similar to the location of this study, could significantly improve treatment outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».