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Enregistrement W3155430351 · doi:10.1017/s2045796021000238

Hospital admission at the time of a postpartum psychiatric emergency department visit: the influence of the social determinants of health

2021· article· en· W3155430351 sur OpenAlexafffundabout
Lucy C. Barker, Susan E. Bronskill, Hilary K. Brown, Paul Kurdyak, Simone N. Vigod

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Psychiatric Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalCentre for Addiction and Mental HealthInstitute for Clinical Evaluative SciencesWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Psychiatry, University of TorontoUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicinePoisson regressionEmergency departmentDemographyRuralityMental healthEthnic groupRelative riskNeighbourhood (mathematics)ConfoundingSocial determinants of healthPublic healthPsychiatryConfidence intervalEnvironmental healthRural areaPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Social determinants of health have the potential to influence mental health and addictions-related emergency department (ED) visits and the likelihood of admission to hospital. We aimed to determine how social determinants of health, individually and in combination, relate to the likelihood of hospital admission at the time of postpartum psychiatric ED visits. METHODS: Among 10 702 postpartum individuals (female based on health card) presenting to the ED for a psychiatric reason in Ontario, Canada (2008-2017), we evaluated the relation between six social determinants of health (age, neighbourhood quintile [Q, Q1 = lowest, Q5 = highest], rurality, immigrant category, Chinese or South Asian ethnicity and neighbourhood ethnic diversity) and the likelihood of hospital admission from the ED. Poisson regression models generated relative risks (RR, 95% CI) of admission for each social determinant, crude and adjusted for clinical severity (diagnosis and acuity) and other potential confounders. Generalised estimating equations were used to explore additive interaction to understand whether the likelihood of admission depended on intersections of social determinants of health. RESULTS: In total, 16.0% (n = 1715) were admitted to hospital from the ED. Being young (age 19 or less v. 40 or more: RR 0.60, 95% CI 0.45-0.82), rural-dwelling (v. urban-dwelling: RR 0.75, 95% CI 0.62-0.91) and low-income (Q1 v. Q5: RR 0.81, 95% CI 0.66-0.98) were each associated with a lower likelihood of admission. Being an immigrant (non-refugee immigrant v. Canadian-born/long-term resident: RR 1.29, 95% CI 1.06-1.56), of Chinese ethnicity (v. non-Chinese/South Asian ethnicity: RR 1.88, 95% CI 1.42-2.49); and living in the most v. least ethnically diverse neighbourhoods (RR 1.24, 95% CI 1.01-1.53) were associated with a higher likelihood of admission. Only Chinese ethnicity remained significant in the fully-adjusted model (aRR 1.49, 95% CI 1.24-1.80). Additive interactions were non-significant. CONCLUSIONS: For the most part, whether a postpartum ED visit resulted in admission from the ED depended primarily on the clinical severity of presentation, not on individual or intersecting social determinants of health. Being of Chinese ethnicity did increase the likelihood of admission independent of clinical severity and other measured factors; the reasons for this warrant further exploration.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,366 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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