The Epidemiological Profile of Patients with Mental Health Disorders in Opioid Agonist Treatment, Accessing Services in Primary Care across Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the epidemiological profile and health service use patterns of patients enrolled in opioid agonist treatment diagnosed with mental health disorders who access mental health services in a primary care setting across Ontario, Canada.Methods: We conducted a cross sectional study using secondary data from administrative health databases between January 1, 2008, and March 31, 2014.The data was collected in the province of Ontario and patients were stratified on the bases of place of residence into two groups -Northern and Southern Ontario.Descriptive statistics and standardized differences were calculated between Northern and Southern cohorts.Outcomes of interest included: primary care visits, hospitalizations and emergency department visits.Results: We identified 19,458 individuals with a mental health diagnosis and opioid use disorder (OUD/MH) between 2008 and 2014.Of the OUD cohort, 13.4% resided in Northern regions and 87.06% resided in Southern regions of Ontario.The mean number of mental health related visits in Northern Ontario was 38.31 (SD ± 36.03); and Southern Ontario 36.02 (SD ± 30.60) (p<0.05).The average emergency department visits in Northern Ontario was 2.29, SD ± 3.87, and Southern Ontario, 2.10 ± 4.36 (p 0.039); and hospitalizations in Northern Ontario 0.24 SD ± 0.68, versus Southern Ontario, 0.21 ± 0.74 (p 0.05). Conclusions:We believe that our findings can ultimately help in the planning and policy decisions relating to opioid use disorder in across geographies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».