Psychiatric Rehospitalization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rehospitalization affects quality of life and health system efficiency. Although this outcome is a common quality indicator, there are few applications for linking evaluation to risk mitigation at the person level. This study examined risk factors for rehospitalization to develop an application for supporting care planning based on the interRAI Mental Health (MH), a commonly available assessment system. METHOD: A retrospective analysis was performed of 53,538 psychiatric inpatients assessed with the interRAI MH in Ontario, Canada, between January 2010 and May 2014. The interRAI MH is a clinical system for assessing demographic variables, service utilization, functional status, and clinical needs. Logistic regression models and survival analysis were used to develop the Rehospitalization Clinical Assessment Protocol by predicting 90-day rehospitalization to any inpatient mental health bed. RESULTS: Variables found to significantly predict rehospitalization included 6 or more lifetime hospitalizations (odds ratio [OR] = 1.40), positive symptoms of psychosis (OR = 1.23), a secondary substance use disorder (OR = 1.13), and being at risk of harm to self (OR = 1.11). Using these variables, the Rehospitalization Clinical Assessment Protocol was derived whereby those at level 2 (highest) were 74% more likely to be rehospitalized within 90 days than those at level 0. By 1-year postdischarge, 30% at level 2 and 18% at level 0 were rehospitalized. CONCLUSIONS: The Rehospitalization Clinical Assessment Protocol is an application supporting care planning for targeting risk of rehospitalization whenever a person is assessed with the interRAI MH. Further exploration is needed to understand how the use of this Clinical Assessment Protocol, service processes, and health system structures further mediate or moderate psychiatric rehospitalization risk.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».