Profiles, Correlates and Outcomes Among Patients Experiencing an Onset of Mental Disorder Based on Outpatient Care Received Following Index Emergency Department Visits
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This 5-year longitudinal study evaluated patients with an onset of mental disorder (MD) following index emergency department (ED) visits, in terms of (1) patient profiles based on 12-month outpatient follow-up care received, (2) sociodemographic and clinical correlates, and (3) adverse health outcomes for the subsequent 2 years. METHODS: Data from administrative databases were collected for 2541 patients with an onset of MD, following discharge from Quebec ED. Latent class analysis was performed to identify patient profiles based on the adequacy of follow-up care after ED discharge. Bivariate analyses examined associations between class membership and sociodemographic and clinical correlates, high ED use (3 + visits/yearly), hospitalizations, and suicidal behaviors. RESULTS: Five classes of patients were identified. Class 1, the smallest, labeled "patient psychiatrist only," included mainly young patients with serious MD. Classes 2 and 3, roughly 20%, were labeled "high use of patient general practitioner (GP) and psychiatrist" and "low use of patient GP and psychiatrist," respectively. Both included patients with complex MD, but Class 2 had more women and older patients with chronic physical illnesses. The 2 largest classes were labeled "no usual patient service provider" (Class 5) and "patient GP only" (Class 4). Class 5 included more younger men with substance-related disorders, while Class 4 had the older patients living in rural areas, many with common MD and chronic physical illnesses. Class 3 patients had the poorest outcomes, followed by Classes 1 and 2, while Classes 4 and 5 had the best outcomes. CONCLUSIONS: Results revealed that nearly 40% of patients experiencing an onset of MD received little or no outpatient care following ED discharge. Higher severity or complexity of MD and, to a lesser extent, no or low GP follow-up may explain these adverse outcomes. More adequate, continuous care, including collaborative care, is needed for these vulnerable, high-needs patients.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».