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Enregistrement W3085937784 · doi:10.1186/s12874-020-01112-w

Modeling socio-demographic and clinical factors influencing psychiatric inpatient service use: a comparison of models for zero-Inflated and overdispersed count data

2020· article· en· W3085937784 sur OpenAlexafffund
Sharmin Sharker, Lloyd Balbuena, Gene Marcoux, Cindy Feng

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthorityDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMinistry of Health, SaskatchewanUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCount dataPsychiatryMedicineGeneralized estimating equationPsychologyStatisticsPoisson distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychiatric disorders may occur as a single episode or be persistent and relapsing, sometimes leading to suicidal behaviours. The exact causes of psychiatric disorders are hard to determine but easy access to health care services can help to reduce their severity. The aim of this study was to investigate the factors associated with repeated hospitalizations among the patients with psychiatric illness, which may help the policy makers to target the high-risk groups in a more focused manner. METHODS: A large linked administrative database consisting of 200,537 patients with psychiatric diagnosis in the years of 2008-2012 was used in this analysis. Various counts regression models including zero-inflated and hurdle models were considered for analyzing the hospitalization rate among patients with psychiatric disorders within three months follow-up since their index visit dates. The covariates for this study consisted of socio-demographic and clinical characteristics of the patients. RESULTS: The results show that the odds of hospitalization are significantly higher among registered Indians, male patients and younger patients. Hospitalization rate depends on the patients' disease types. Having previously visited a general physician served a protective role for psychiatric hospitalization during the study period. Patients who had seen an outpatient psychiatrist were more likely to have a higher number of psychiatric hospitalizations. This may indicate that psychiatrists tend to see patients with more severe illnesses, who require hospital-based care for managing their illness. CONCLUSIONS: Providing easier access to registered Indian people and youth may reduce the need for hospital-based care. Patients with mental health conditions may benefit from greater and more timely access to primary care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,719
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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