Gender Differences and Characteristics of Psychiatric Patients assessed in The Emergency Department of a Regional Hospital in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Epidemiological studies of emergency room (ER) psychiatric settings can help monitor unmet needs and improve the quality of care. Objectives To characterize the patients presenting to emergency department with psychiatric complaints in a medium sized health centre in oil sands region of the Northern alberta. Methods information on a data assessment tool designed to capture all relevant demographic and clinical characteristics of psychiatric patients in the ER was compiled as part of a clinical audit process. Results Overall, 477 patients were assessed by the psychiatric team over the 12 month period, comprising 230 (48.2%) males and 247 (51.8%) females. There was a fairly balanced distribution by age, ethnic background, and relationship status between the male and female patients. The majority of patients with a history of self-harm or childhood sexual abuse were female while male patients were significantly more likely to report medication non-compliance. a higher proportion of the female patients had depressive disorders and personality disorders while a higher proportion of male patients had anxiety disorders, bipolar and related disorders, schizophrenia spectrum disorders, and substance-related disorders. approximately half of all the patients had an impaired clinical insight. Majority of the patients had a G aF score of 70 or less. Nearly one in five patients were admitted for inpatient treatment with a significantly higher proportion of male patients being admitted involuntarily. Conclusion There are sex-specific differences in many of the demographic and clinical measures collected in our ER psychiatric sample. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».