COVID-19 pandemic and physical health screening in an assertive community treatment service
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Patients with severe mental illness experience physical health inequities. They are less likely to receive preventative care and adequate treatment for physical illnesses. Physical health screening of patients receiving antipsychotics is usually carried out every six months. This comprises screening bloodwork and ECGs, and the sharing of results with family physicians. Objectives We sought to investigate whether the pandemic affected the receipt of routine physical health screening in patients managed by an Assertive Community Treatment (ACT) Service. Methods A comprehensive chart review was performed on 62 ACT patients. We compared the receipt of screening bloodwork and ECGs from March—December 2020 to the same period in 2019. Results were analyzed using McNemar’s Chi square test with Yates’ correction. Results Patients were less likely to have received an ECG during the pandemic period. 69% received an ECG from March—December 2019 versus 42% from March—December 2020 (χ 2 = 7.76, p<0.01). Similarly, patients were less likely to have received screening bloodwork during the pandemic period (69% vs. 50%, Χ 2 = 4.32, p<0.05). Qualitative discussion with ACT staff regarding the 39 patients who had not received an ECG and/or bloodwork during the pandemic period revealed system-related (8%), patient-related (23%), and Covid-related (69%) barriers to screening. Covid-related barriers included transport concerns and lab closures. Conclusions ACT patients were less likely to have received routine health screening during the Covid-19 pandemic. Thus, the pandemic may have exacerbated physical health inequities for patients with severe mental illness. Covid-related barriers to screening represent an important target for intervention. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».