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Enregistrement W2495127890 · doi:10.4088/jcp.15m10086

Ethnic Differences in Mental Illness Severity

2016· article· en· W2495127890 sur OpenAlexaffabout
Maria Chiu, Michael Lebenbaum, Alice Newman, Juveria Zaheer, Paul Kurdyak

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchCentre for Addiction and Mental HealthInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupMental illnessPsychiatrySeverity of illnessPsychologyClinical psychologyMedicineMental healthSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Little is known about the sociocultural determinants of mental illness at hospital presentation. Our objective was to examine ethnic differences in illness severity at hospital admission among Chinese, South Asian, and the general population living in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a large, population-based, cross-sectional study of psychiatric inpatients aged from 19 to 105 years who were discharged between 2006 and 2014. A total of 133,588 patients were classified as Chinese (n = 2,582), South Asian (n = 2,452), or the reference group (n = 128,554) using a validated surnames algorithm (specificity: 99.7%). Diagnoses were based on DSM-IV criteria. We examined the association between ethnicity and 4 measures of disease severity: involuntary admissions, aggressive behaviors, and the number and frequency of positive symptoms (ie, hallucinations, command hallucinations, delusions, and abnormal thought process) (Positive Symptoms Scale, Resident Assessment Instrument-Mental Health [RAI-MH]). RESULTS: After adjusting for sociodemographic characteristics, immigration status, and discharge diagnosis, Chinese patients had greater odds of involuntary admissions (odds ratio [OR] = 1.79; 95% CI, 1.64-1.95) and exhibiting severe aggressive behaviors (OR = 1.36; 95% CI, 1.23-1.51) and ≥ 3 positive symptoms (OR = 1.39; 95% CI, 1.24-1.56) compared to the general population. South Asian ethnicity was also an independent predictor of most illness severity measures. The association between Chinese ethnicity and illness severity was consistent across sex, diagnostic and immigrant categories, and first-episode hospitalization. CONCLUSIONS: Chinese and South Asian ethnicities are independent predictors of illness severity at hospital presentation. Understanding the role of patient, family, and health system factors in determining the threshold for hospitalization is an important future step in informing culturally specific care for these large and growing populations worldwide.

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)0,002
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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