Measuring Quality of Care Received by Suicide Attempters in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Audits conducted on medical records have been traditionally used in hospitals to assess and improve quality of medical care but have yet to be properly integrated and used for suicide prevention purposes. We aimed to (1) revise a quality of care grid and adapt it to an adult population of suicide attempters and (2) identify quality of care deficits in managing adult suicide attempters at the emergency department (ED) in two different Montreal university hospitals. METHODS: An existing checklist for quality of medical and social care in the ED was adapted. A systematic search and data extraction of all suicide attempters in two different Montreal university hospitals were then conducted. All identified individuals who attempted suicide were fully reviewed and quality of care was assessed. RESULTS: Eleven criteria were kept by the expert focus group in the revised grid that was then used to rate 369 individuals that attempted suicide. Suicide risk assessment was only present in 63% of attempters before discharge. Although family history was documented for 90% of attempters, in only 41% of the cases were interviews conducted with relatives. Most discharged patient lacked proper follow-up considering 11% of their relatives received written information on resources in case of need. DISCUSSION: Paper records may be used to systematically assess the quality of care for suicide attempters seen in ED. Results reiterate the need for better suicide prevention strategies for these individuals. The checklist proved to be an excellent assessment of best practices or identification of possible improvements.
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».