Community Tenure of People With Serious Mental Illness in Assertive Community Treatment in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study followed consumers after admission to an assertive community treatment program to determine when the first hospital admission was more likely to occur, which variables predicted community tenure, and, more specifically, whether the availability of within-program hospital beds predicted community tenure. METHODS: Data were gathered from three assertive community treatment programs in southeastern Ontario--the psychosocial rehabilitation program, the community integration program, and the assertive community treatment team program. Only the psychosocial rehabilitation program provided within-program beds. Hospital records of consumers who entered a program between July 1, 1990, and December 1, 1999, were examined prospectively until January 1, 2000, in order to record time to the first admission. Survival analysis based on the life-tables method was used to estimate the probability of remaining out of the hospital at 90-day intervals. Factors associated with time to admission were identified by using the Cox proportional hazards model. RESULTS: A total of 333 consumers were followed: 117 consumers in the psychosocial rehabilitation program, 105 in the community integration program, and 111 in the assertive community treatment team program. Findings indicated that consumers were most likely to be admitted to a hospital in the nine months after entering an assertive community treatment program. A diagnosis of substance use disorder, higher past hospital use, and the availability of within-program beds were associated with an increased risk of admission. CONCLUSIONS: Studies have shown that hospitalization remains a reality for many consumers and therefore warrants further study. The survival model proved advantageous by allowing a more complete and comparable description of consumers' hospitalization patterns that cannot be achieved with previously used methods, and it offered the power of regression analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».