Missed appointments in mental health care clinics: A retrospective study of patients’ profile
Notice bibliographique
Résumé
Background: Missed appointments (no-shows) are a problem and common in outpatient clinics especially in psychiatric setting.Objective: This study aimed to describe the extent of no-shows in a regular psychiatric outpatient clinic, and to assess associations of missed appointments with patients’ demographic and clinical characteristics and types of services provided.Methods: Data collection from a hospital psychiatric clinic charts was conducted from administrative years 2017-18 and 2018-19, using descriptive analyses.Results: In the administrative year of 2017-18, the no-show rate was 9.5%, adding 10.7% for cancellations, for a total of 20.2%. In 2016-17, rates were 9.7%, with 17.3% cancellations, for a total of 27%. Rates varied from clinical groups (2.5% for borderline personality disorders patients to 30% for young psychotic patients) and by professionals (psychiatrists 5.6%, psychotherapists 23.3%) and for crisis services 21.9%.Conclusions: No-show numbers are comparable to other clinical sites but remain a challenge in delivering seamless and efficient services. A qualitative study will be conducted as a second phase to examine root causes and provide opportunities for service improvement.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».