First‐episode psychosis: Ongoing mental health service utilization during the stable period for adolescents
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The timely identification and treatment of psychosis are increasingly the focus of early interventions, with research targeting the initial high-risk period in the months following first-episode hospitalization. Ongoing treatment after stabilization is also essential in the years following a first-episode psychosis (FEP), but has received less research attention. In this study, variables that could impact continued psychiatric service utilization by adolescents following their FEP and temporal patterns in service utilization are examined. METHODS: Families of 52 adolescents (aged 14.4 ± 2.5 years) discharged following a hospitalization for FEP were contacted two or more years following the adolescents' discharge. A chart review (Time 1) of hospital records provided clinical data on each adolescent's psychiatric diagnosis, symptoms, illness course, medications and family history. Follow-up (Time 2) data were collected from parents/caregivers using a questionnaire enquiring about post-discharge treatment history and service utilization. RESULTS: Bivariate analyses were conducted to identify Time 1 variables associated with psychiatric service utilization at Time 2. Significant variables were included in a logistic regression model and three variables were independently associated with continued service utilization: having a primary diagnosis of schizophrenia (odds ratio (OR) = 24.0; P = 0.02), not having a first-degree relative with depression (OR = 0.12; P = 0.05) and fewer months since the last inpatient discharge (OR = 0.92; P = 0.02). CONCLUSIONS: Findings suggest: (1) the importance of early diagnosis, (2) that a relative with depression may negatively influence the adolescent's ongoing service utilization, and (3) that 18 months post-discharge may be a critical time to review treatment strategies and collaborate with youth and families to ensure appropriateness of services.
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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 ».