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Enregistrement W2771298339 · doi:10.1177/1049732317746382

Exploring the Experiences of Persons Who Frequently Visit the Emergency Department for Mental Health-Related Reasons

2017· article· en· W2771298339 sur OpenAlexaff
Amanda Vandyk, Lisa Young, Colleen MacPhee, Katharine Gillis

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMental healthPsychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this qualitative study, the experiences of persons who frequently visit the emergency department (ED) for mental health-related reasons were explored. Interpretive Description guided the design, and data were collected through interviews with 10 adults who made 12+ ED visits within a 1-year time frame (2015). Thematic analysis was used to analyze data inductively. The participants' experiences were described with the help of three themes emerging from the data: The Experience, The Providers, and Protective Factors. The participants felt compelled to come to hospital. For them, every visit was necessary, and dismissal of their needs by staff was interpreted as disrespect and prejudice. We noted differences in ED utilization patterns according to psychiatric diagnosis, and more research is needed to explore the phenomenon of frequent use by particular patient populations. Furthermore, health care providers implementing interventions designed to improve emergency care should consider tailored approaches rather than a one-size-fits-all strategy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,544
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,035 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations79
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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