Longitudinal examination of youth readmission to mental health inpatient units
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Significant barriers exist for youth in obtaining mental health services. These barriers are exacerbated by growing demand, attributed partially to children and adolescents who have repeat hospital admissions. The purpose of this study was to identify demographic, socioeconomic and clinical predictors of readmission to inpatient psychiatric services in New Brunswick, Canada. METHOD: Key demographic, support and clinical predictors of readmission were identified. The New Brunswick Discharge Abstract Database (DAD) was used to compile a cohort of all children and adolescents ages 3-19 years with psychiatric hospital admissions between 1 April 2003 and 31 March 2014 (N = 3825). Primary analyses consisted of Kaplan-Meier survival methods with log-rank tests to assess time-to-readmission variability, and Cox regression to identify significant predictors of readmission. RESULTS: In total, 27.8% of admitted children and adolescents experienced at least one readmission within the 10-year period, with 57.3% readmitted to hospital within 90 days following discharge. Bivariate results indicated that male, upper-middle socioeconomic status (SES) youths aged 11-15 years from nonrural communities were most likely to be readmitted. Notable predictors of increased readmission likelihood were older age, being male, higher SES, referral to care by medical practitioner, discharge to another health facility, psychosis, and previous psychiatric admission. CONCLUSION: A significant portion of the variance in readmission was accounted for by youth demographic characteristics (i.e. age, SES, geographic location) and various support structures, including referrals to inpatient care and aftercare support services. KEY PRACTITIONER MESSAGE: Readmission to inpatient psychiatric care among youth is affected by a number of multifaceted risk factors across individual, environmental and clinical domains. This study used provincial population-scale longitudinal administrative data to demonstrate the influence of various individual and demographic factors on likelihood of readmission, which is notably absent from the majority of studies that make use of smaller, short-term data samples. Ensuring that multiple factors outside of the clinical context are considered when examining readmission among youth may contribute to a more thorough understanding of youth hospitalization patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».