A Case-Control Study of Factors Associated With Multiple Psychiatric Readmissions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This case-control study explored factors associated with multiple psychiatric admissions, focusing on service-related and individual-level factors. METHODS: The case group consisted of 307 adults admitted to either of two public psychiatric hospitals in southern Brazil during a 12-month period; they had had three or more psychiatric admissions in the two years before the current admission. To account for the recurrent nature of psychiatric admissions, a concurrent case-control design was adopted, which allowed patients in the case group to return at discharge to the population at risk of readmission. The control group consisted of individuals who had their first inpatient readmission in 2006 (N=354). A hierarchical model with four levels was used for data analysis. RESULTS: Individuals who had been referred to community psychosocial support units after their most recent discharge had about 20% lower odds of multiple readmissions than those referred to usual outpatient care. Those who lived closer to the hospital (residents of the same city) were more likely to have multiple readmissions. The adjusted multivariate hierarchical analysis revealed that a diagnosis of schizophrenia or psychotic symptoms was associated with multiple readmissions, as were younger age at first admission and a greater number of previous admissions. CONCLUSIONS: The study suggests that community psychosocial support services play a strong role in preventing multiple psychiatric admissions. Further research is needed to identify the specific components of these services that reduce readmission and to analyze their cost-effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».