Patterns of Primary Care Use Prior to a First Diagnosis of Nonaffective Psychotic Disorder in Ontario, Canada: Modèles d’utilisation des soins de première ligne avant un premier diagnostic de trouble psychotique non affectif en Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many people experience early signs and symptoms before the onset of psychotic disorder, suggesting that there may be help-seeking prior to first diagnosis. The family physician has been found to play a key role in pathways to care. This study examined patterns of primary care use preceding a first diagnosis of psychotic disorder. METHODS: We used health administrative data from Ontario (Canada) to construct a population-based retrospective cohort. We investigated patterns of primary care use, including frequency and timing of contacts, in the 6 years prior to a first diagnosis of psychosis, relative to a general population comparison group matched on age, sex, geographic area, and index date. We used latent class growth modeling to identify distinct trajectories of primary care service use, and associated factors, preceding the first diagnosis. RESULTS: People with early psychosis contacted primary care over twice as frequently in the 6 years preceding first diagnosis (RR = 2.22; 95% CI, = 2.19 to 2.25), relative to the general population, with a sharp increase in contacts 10 months prior to diagnosis. They had higher contact frequency across nearly all diagnostic codes, including mental health, physical health, and preventative health. We identified 3 distinct service use trajectories: low-, medium-, and high-increasing usage. DISCUSSION: We found elevated patterns of primary care service use prior to first diagnosis of psychotic disorder, suggesting that initiatives to support family physicians in their role on the pathway to care are warranted. Earlier intervention has implications for improved social, educational, and professional development in young people with first-episode psychosis.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».