Child and Adolescent Mental Health Repeat Visits to the Emergency Department: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Repeat visits represent up to 45% of mental health (MH) presentations to emergency departments (EDs) and are associated with higher health care costs. We aimed to synthesize available literature on predictors of pediatric MH repeat ED visits and differences between repeat visitors and nonrepeat visitors. METHODS: A systematic review was performed using PsycINFO, PubMed, and CINAHL databases. Reporting followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement checklist. Methodologic quality was assessed using the following 8 criteria: design, generalizability, breadth of predictors, reporting of effect sizes, additional outcomes, interaction terms, confounding variables, and clear definition of repeat visits. RESULTS: A total of 178 articles were retrieved; 11 articles met inclusion criteria. Quality assessment revealed that all studies used chart review or administrative data. Predictors were grouped into 3 categories: demographic, clinical, and MH care access and utilization factors. Common predictors associated with repeat ED MH visits included socioeconomic status, involvement with child protective services, and previous and current MH service use. For studies using a 6-month repeat window, the most common factors were previous psychiatric hospitalization and currently receiving MH services. Heterogeneity in statistical analyses and determinants explored precluded the use of meta-analysis. CONCLUSIONS: Findings revealed that repeat visits to the ED for MH concerns is a complex phenomenon that can be attributed to various demographic, clinical, and MH care access and utilization factors. To further elucidate the strongest predictors, future prospective research should consider prospective designs and include family factors. Investigating recency and frequency outcomes can also inform clinical practice.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».