Typology of patients who use emergency departments for mental and substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying profiles of people with mental and substance use disorders who use emergency departments may help guide the development of interventions more appropriate to their particular characteristics and needs. AIMS: To develop a typology for the frequency of visits to the emergency department for mental health reasons based on the Andersen model. METHOD: Questionnaires were completed by patients who attended an emergency department (n = 320), recruited in Quebec (Canada), and administrative data were obtained related to sociodemographic/socioeconomic characteristics, mental health diagnoses including alcohol and drug use, and emergency department and mental health service utilization. A cluster analysis was performed, identifying needs, predisposing and enabling factors that differentiated subclasses of participants according to frequency of emergency department visits for mental health reasons. RESULTS: Four classes were identified. Class 1 comprised individuals with moderate emergency department use and low use of other health services; mostly young, economically disadvantaged males with substance use disorders. Class 2 comprised individuals with high emergency department and specialized health service use, with multiple mental and substance use disorders. Class 3 comprised middle-aged, economically advantaged females with common mental disorders, who made moderate use of emergency departments but consulted general practitioners. Class 4 comprised older individuals with multiple chronic physical illnesses co-occurring with mental disorders, who made moderate use of the emergency department, but mainly consulted general practitioners. CONCLUSIONS: The study found heterogeneity in emergency department use for mental health reasons, as each of the four classes represented distinct needs, predisposing and enabling factors. As such, interventions should be tailored to different classes of patients who use emergency departments, based on their characteristics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».