Impact of Physician Follow-Up Care on Psychiatric Readmission Rates in a Population-Based Sample of Patients With Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study evaluated the association between physician follow-up within 30 days after hospital discharge and psychiatric readmission within the subsequent 180 days. METHODS: Among inpatients with schizophrenia who were discharged between 2007 and 2012 in Ontario (N=19,132), those who had a 30-day follow-up visit with a primary care physician (PCP) only, a psychiatrist only, or both were compared with a no-follow-up group. The primary outcome was psychiatric readmission in the subsequent 180 days. Secondary analyses stratified the sample on the basis of readmission risk at discharge. RESULTS: About 65% of patients had follow-up care within 30 days postdischarge. Psychiatric readmission rates were similar among patients with any physician follow-up and significantly lower than among those with no follow-up (26%): PCP only: 22%; adjusted hazard ratio [aHR]=.88, 95% confidence interval [CI]=.81-.96; psychiatrist only, 22%; aHR=.84, CI=.77-.90; both, 21%, aHR=.82, CI=.75-.90). In stratified analyses, 66% of patients were in the category at highest risk of psychiatric readmission, and the effect of follow-up with any physician was significant for these patients, compared with high-readmission risk patients with no follow-up, who had a 29% readmission rate (PCP only, 20% readmission rate, aHR=.85, CI=.77-.94; psychiatrist only, 29%, aHR=.84, CI=.77-.92; both, 17%, aHR=.81, CI=.73-.90). DISCUSSION: Timely physician follow-up was associated with reduced risk of psychiatric readmissions, with the greatest reduction among patients at high risk of readmission. Because more than one-third of patients had no physician visit within 30 days postdischarge, improving physician follow-up may help reduce psychiatric readmission rates.
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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 ».