Schulden, Kredite und unbezahlte Rechnungen unter Nutzer*Innen teilstationärer und stationärer psychiatrischer Behandlung in Berlin
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung Hintergrund Bisherige Studien der Allgemeinbevölkerung weisen auf eine Assoziation zwischen psychischen Erkrankungen und verschiedenen Formen finanzieller Schwierigkeiten wie Verschuldung hin. Ziel der Arbeit Untersuchung der finanziellen Belastungen und assoziierter Faktoren bei Patient*Innen in (teil-)stationärer psychiatrischer Behandlung. Material und Methoden Insgesamt 488 Teilnehmer*Innen einer querschnittlichen Patientenbefragung mittels eines strukturierten Interviews zu soziodemografischen sowie klinischen Variablen in (teil-)stationärer psychiatrischer Behandlung in der psychiatrischen Universitätsklinik der Charité im St. Hedwig, zuständig für einen spezifischen Versorgungsbereich in Berlin, gaben Auskunft zu finanziellen Belastungen. Ergebnisse Insgesamt 269 (55,1 %) Teilnehmer*Innen wiesen Schulden, Kredite oder offene Rechnungen auf. Unter den Teilnehmer*Innen, die Auskunft zur Kredit- oder Schuldenhöhe machten (n = 215), wies der größte Teil (47,0 %) Schulden oder Kredite in der Höhe zwischen 1000 und 9999 € auf, gefolgt von 36,3 % mit Schulden/Krediten zwischen 10.000 und 99.999 €. In den Regressionsmodellen hinsichtlich des Vorliegens von Schulden erwiesen sich ein jüngeres Alter und das Vorliegen einer Substanzabhängigkeit als signifikant assoziierte Faktoren. 22,3 % der Befragten wiesen Schulden in Höhe >10.000 € auf und lebten von Sozialleistung, sodass eine Überschuldung angenommen werden könnte. Diskussion Finanzielle Belastungen und bestehende Schulden sollten im psychiatrischen Bereich stärker in der Praxis erfragt und beachtet werden. Geeignete Unterstützungsformen sollten entwickelt und evaluiert werden.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».