Twelve-Month Health Care Use and Mortality in Commercially Insured Young People With Incident Psychosis in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess 12-month mortality and patterns of outpatient and inpatient treatment among young people experiencing an incident episode of psychosis in the United States. Method: Prospective observational analysis of a population-based cohort of commercially insured individuals aged 16-30 receiving a first observed (index) diagnosis of psychosis in 2008-2009. Data come from the US Department of Health and Human Services' Multi-Payer Claims Database Pilot. Outcomes are all-cause mortality identified via the Social Security Administration's full Death Master File; and inpatient, outpatient, and psychopharmacologic treatment based on health insurance claims data. Outcomes are assessed for the year after the index diagnosis. Results: Twelve-month mortality after the index psychosis diagnosis was 1968 per 100000 under our most conservative assumptions, some 24 times greater than in the general US population aged 16-30; and up to 7372 per 100000, some 89 times the corresponding general population rate. In the year after index, 61% of the cohort filled no antipsychotic prescriptions and 41% received no individual psychotherapy. Nearly two-thirds (62%) of the cohort had at least one hospitalization and/or one emergency department visit during the initial year of care. Conclusions: The hugely elevated mortality observed here underscores that young people experiencing psychosis warrant intensive clinical attention-yet we found low rates of pharmacotherapy and limited use of psychosocial treatment. These patterns reinforce the importance of providing coordinated, proactive treatment for young people with psychosis in US community settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».