Urgent Outpatient Care Following Mental Health ED Visits: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Follow-up after psychiatric emergency department (ED) contact is key to optimizing outcomes for vulnerable patients. We aimed to quantify the likelihood of receiving outpatient mental health care after psychiatric ED visits in a population-level sample. Methods: Among individuals who presented for a psychiatric ED visit in Ontario, Canada (2010–2012) and were not admitted to hospital (N=143,662), the authors estimated the likelihood of outpatient physician mental health care within 14 days post-ED visit and compared this across presenting diagnoses. Results: About 40.2% (N=57,797) had a follow-up mental health visit within 14 days post-ED. Follow-up was lower among individuals presenting with substance use disorders (25.2%) than among those presenting with disorders not primarily related to substance use (44.5%) (χ2=3,784.7, df=1, p<0.001). Follow-up differed among those presenting with schizophrenia (46.4%), bipolar disorder (56.1%), and major depressive disorder (51.1%) (χ2=61.7, df=2, p<0.001). Conclusions: Post-ED outpatient mental health follow-up is low. Systemwide coordination is needed to connect these high-acuity patients with care, especially those with presentations related to substance use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».