<p>Development of a Clinical Pathway for the Assessment and Management of Suicidality on a Pediatric Psychiatric Inpatient Unit</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article describes steps taken by a mental health inpatient multidisciplinary team to develop a clinical pathway for the assessment and management of suicidality in a pediatric psychiatric inpatient unit. PATIENTS AND METHODS: The setting for this project is a 19-bed inpatient psychiatry unit providing care for children and adolescents (6-17 years of age) in a tertiary care pediatric hospital in Ontario, Canada. Three Lean methodologies were used: 1) The A3 process was used to articulate a problem statement and help clarify expectations, determine goals, and uncover, address and encourage discussion of potential issues; 2) Process mapping was used to show how work process activities are sequenced from the time of the patient's admission to discharge; and 3) Standard work, where consideration was given to the breakdown of the work into categories which are sequenced, organized and repeatedly followed. Generally accepted methodologies for developing clinical pathways were used to create a framework and algorithm for the assessment and management of suicidality in psychiatrically hospitalized children and adolescents. RESULTS: The clinical pathway development resulted in six steps from admission to discharge: intake process, inclusion/exclusion criteria, data integration and treatment formulation, interventions, determination of readiness for discharge, and the discharge process. CONCLUSION: This framework, developed with the aim to standardize care for psychiatrically admitted suicidal children and adolescents, may serve as a flexible template for use in similar settings and could be adapted according to local realities and resources.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».