Thirty-Day and 5-Year Readmissions following First Psychiatric Hospitalization: A System-Level Study of Ontario’s Psychiatric Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Analyses of representative, system-level data to examine trends in short- and longer-term readmission rates for psychiatric illnesses are largely absent. The objective of this article is to examine key trends and variables with implications for inpatient care as indicated by 30-day readmission and outpatient care as reflected by readmission within 5 years. METHODS: Using OMHRS data from 2005 to 2015, patients who had their first inpatient admission were followed for 5 years to examine their subsequent 30-day and overall admission rates stratified by discharge time and diagnosis. RESULTS: The study cohort consisted of 42,280 patients. The 30-day and 5-year readmission rates for the entire cohort were 7.2% and 35.1%, respectively. Using a time course analysis of readmission for discharges in different years, both 30-day readmission and 5-year readmission rates decreased in a linear manner from 2005 to 2010, primarily because of readmission patterns for patients diagnosed with mood disorders and schizophrenia/other psychotic disorders. It was also evident that both demographic considerations such as age and gender and variables reflective of social determinants such as education level and employment were predictive of rehospitalization risk. CONCLUSIONS: The trends of decreasing readmission rates may be reflective of improvements in the quality of hospital and community-based outpatient care. Such system-level indicators warrant tracking and may inform more effective tertiary prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».