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Enregistrement W2096351566 · doi:10.1176/appi.ps.57.1.77

The Clinical Profile and Service Needs of Hospitalized Adults With Mental Retardation and a Psychiatric Diagnosis

2006· article· en· W2096351566 sur OpenAlexaffabout
Yona Lunsky, Elspeth Bradley, Janet Durbin, Chris Koegl, Maaike Canrinus, Paula Goering

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryMental healthMedicineMental health service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study compared patients with both mental retardation and a psychiatric diagnosis with patients who did not have co-occurring mental retardation who were served in Ontario's tertiary mental health care system in terms of demographic characteristics, symptom profile, strengths and resources, and clinical service needs. METHODS: A secondary analysis of data from the Colorado Client Assessment Record (CCAR) that were collected between 1999 and 2003 from all tertiary psychiatric hospitals in Ontario, Canada, was completed for a random sample of 3,927 cases, representing 12,470 patients receiving psychiatric services. RESULTS: Patients with both mental retardation and a psychiatric diagnosis differed from those who did not have mental retardation in terms of demographic characteristics, diagnostic and symptom profile, resources, and recommended level of care. More specifically, patients with both mental retardation and a psychiatric diagnosis had significantly worse ratings across nearly all CCAR functional domains and were assessed as requiring more than the recommended levels of care compared with other patients. CONCLUSIONS: Patients who have both mental retardation and a psychiatric diagnosis constitute a sizeable subgroup of an already underserved psychiatric hospital population. Greater attention is required to meet the unique clinical and service needs of this challenging group.

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)0,000
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations46
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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