Investigating characteristics of patients with mental disorders to predict out-patient physician follow-up within 30 days of emergency department discharge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prompt follow-up at emergency department discharge is a key indicator of healthcare quality and patient recovery. To improve services, better knowledge of predictors for out-patient physician follow-up within 30 days after discharge is needed. AIMS: We investigated clinical and sociodemographic characteristics and service use to predict patients with mental disorders with or without physician follow-up after emergency department use. METHOD: This study used data extracted from clinical administrative databases for 9514 patients who attended an emergency department in Quebec (Canada) in 2014-2015 (index visit) for mental health reasons. Patient clinical and sociodemographic characteristics from 2012-2013 to 2014-2015, and service use 12 months before the index visit, were investigated as predictors for patients with or without prompt follow-up, using hierarchical logistic regression. RESULTS: Two-thirds of patients did not receive prompt physician follow-up. Patients with level 1-2 illness acuity at emergency department triage (needing immediate or urgent care); those with adjustment or bipolar disorders, but without alcohol-related disorders (clinical characteristics); and patients with higher continuity of physician care, more psychosocial interventions in community healthcare centres and prior hospital admission (service use characteristics) were more likely to receive prompt out-patient follow-up. CONCLUSIONS: Access to medical care was poor, considering the high needs of this population. The role of the emergency department as a gateway for accessing out-patient care may be strengthened by strategies like screening, brief intervention including motivational treatments, brief case management offered by emergency department staff, timely referral to services and better post-discharge planning. Collaborative care for patients attending emergency departments should also be improved.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».