Impact of Co-occurring Mental Disorders and Chronic Physical Illnesses on Frequency of Emergency Department Use and Hospitalization for Mental Health Reasons
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with mental disorders (MD) are at high risk for a wide range of chronic physical illnesses (CPI), often resulting in greater use of acute care services. This study estimated risk of emergency department (ED) use and hospitalization for mental health (MH) reasons among 678 patients with MD and CPI compared to 1,999 patients with MD only. Methods: Patients visiting one of six Quebec (Canada) ED for MH reasons and at onset of a MD in 2014–15 (index year) were included. Negative binomial models comparing the two groups estimated risk of ED use and hospitalization at 12-month follow-up to index ED visit, controlling for clinical, sociodemographic, and service use variables. Results: Patients with MD, more severe overall clinical conditions and those who received more intensive specialized MH care had higher risks of frequent ED use and hospitalization. Continuity of medical care protected against both ED use and hospitalization, while general practitioner (GP) consultations protected against hospitalization only. Patients aged 65+ had lower risk of ED use, whereas risk of hospitalization was higher for the 45–64- vs. 12–24-year age groups, and for men vs. women. Conclusion: Strategies including assertive community treatment, intensive case management, integrated co-occurring treatment, home treatment, and shared care may improve adequacy of care for patients with MD-CPI, as well as those with MD only whose clinical profiles were severe. Prevention and outreach strategies may also be promoted, especially among men and older age groups.
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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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».