The prevalence and impact of adolescent hospitalization to adult psychiatric units
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With increasing psychiatric hospitalizations among adolescents and constrained hospital resources, there are times when youth are hospitalized in adult inpatient psychiatry units. Evidence on the prevalence of this practice and associated impacts is lacking. AIMS: We sought to explore the prevalence, determinants, and outcomes related to the hospitalization of adolescents aged 12-17 years on adult inpatient psychiatry units in Ontario. METHODS: Using health administrative data, we constructed a cohort of adolescents with an inpatient psychiatric admission in Ontario (2007-2011). We classified adolescents as having an admission to an adult psychiatry unit or to other inpatient units. Multivariable regression models were used to estimate prevalence ratios (PR) for factors associated with adult admission, as well as risk ratios (RR) for the impact of adult admission on length of stay, discharge against medical advice, and 30-day readmission. RESULTS: Over the study period, 22.6% of adolescents with a psychiatric hospitalization (n = 16 998) had an admission to an adult psychiatry unit. Older age (16 vs. 15 years: PR = 2.27, 95% CI = 2.07-2.48; 17 vs. 15 years: PR = 2.91, 95% CI = 2.66-3.18), rural residence (PR = 1.46, 95% CI = 1.38-1.55), psychotic (PR = 1.25, 95% CI = 1.15-1.36) or personality disorder (PR = 1.59, 95% CI = 1.41-1.80) diagnoses, and involuntary status (PR = 2.18, 95% CI = 2.05-2.31) were independently associated with adult admission. Adolescents admitted to adult units were more likely to be discharged against medical advice (RR = 1.77, 95% CI = 1.45-2.17). CONCLUSIONS: Nearly one in four adolescent psychiatric admissions occurs on an adult psychiatric unit. These findings help to fill gaps in the prior literature, and highlight the need for further research to inform policy decisions and resource allocation for adolescent inpatient psychiatric care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».