Cardiovascular preventive care for patients with serious mental illness.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether patients with serious mental illness (SMI) are receiving preventive care for cardiovascular disease at the same rate as those without SMI in an interprofessional practice with a mandate to care for persons with barriers to access to the health care system. DESIGN: Quality improvement exercise using a case-matched retrospective chart review. SETTING: Somerset West Community Health Centre in downtown Ottawa, Ont. PARTICIPANTS: All patients with SMI were adult, current primary care patients from the Somerset West Community Health Centre with a recorded diagnosis of SMI (bipolar affective disorder, schizophrenia, or other psychosis) during the 2-year period from June 1, 2013, to May 31, 2015. Two control patients (current primary care patients without SMI and matched for age and sex) were randomly chosen for each patient with SMI. MAIN OUTCOME MEASURES: They had at least 1 record in their electronic chart during the 2-year study period of measurement of blood pressure, weight, body mass index, smoking status, lipid screening results, or diabetes screening results. Prevention score was calculated as the number of preventive tests documented out of the possible 6. Secondary measures included age, sex, comorbidities (diabetes, hypertension, or hyperlipidemia), mental illness diagnosis, involvement of a psychiatrist, and involvement of a mental health case worker. RESULTS: Patients with SMI had higher rates of diabetes, hypertension, and dyslipidemia. Screening rates for the 6 outcome measures were very similar between patients with and without SMI. Patients with SMI who were under the care of a psychiatrist or who had a case worker had more complete screening results than those who had neither provider. CONCLUSION: As expected, patients with SMI had higher rates of metabolic comorbidities than control patients had. Screening rates for cardiovascular risk factors were similar in the 2 groups. Involvement of mental health case workers and psychiatrists in the patients' care might be linked to more complete preventive screening.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».