A meta‐analysis of ethnic differences in pathways to care at the first episode of psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to systematically review the literature on ethnic differences in the likelihood of general practitioner (GP) involvement, police involvement, and involuntary admission on the pathway to care of patients with first-episode psychosis (FEP). METHOD: We searched electronic databases and conducted forward and backward tracking to identify relevant studies. We calculated pooled odds ratios (OR) to examine the variation between aggregated ethnic groups in the indicators of the pathway to care. RESULTS: We identified seven studies from Canada and England that looked at ethnic differences in GP involvement (n=7), police involvement (n=7), or involuntary admission (n=5). Aggregated ethnic groups were most often compared. The pooled ORs suggest that Black patients have a decreased likelihood of GP involvement (OR=0.70, 0.57-0.86) and an increased likelihood of police involvement (OR=2.11, 1.67-2.66), relative to White patients. The pooled ORs were not statistically significant for patients with Asian backgrounds (GP involvement OR=1.23, 0.87-1.75; police involvement OR=0.86, 0.57-1.30). There is also evidence to suggest that there may be ethnic differences in the likelihood of involuntary admission; however, effect modification by several sociodemographic factors precluded a pooling of these data. CONCLUSION: Ethnic differences in pathways to care are present at the first episode of psychosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».