Multidimensional analysis of adult patients’ care trajectories before a first diagnosis of schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
For patients at high-risk for developing schizophrenia, a delayed diagnosis could be affected, among many reasons, by their patterns of healthcare use. This study aims to describe and generate a typology of patients' care trajectories (CTs) in the 2 years preceding a first diagnosis of schizophrenia, over a medico-administrative database of 3712 adults with a first diagnosis between April 2014 and March 2015 in Quebec, Canada. This study applied a multidimensional approach of State Sequence Analysis, considering together sequences of patients' diagnoses, care settings and care providers. Five types of distinct CTs have emerged from this data-driven analysis: The type 1, shared by 77.6% of patients, predominantly younger men, shows that this group sought little healthcare, among which 17.5% had no healthcare contact for mental disorders. These individuals might benefit from improved promotion and prevention of mental healthcare at the community level. The types 2, 3 and 4, with higher occurrence of mental disorder diagnoses, represent together 19.5% of the study cohort, mostly middle-aged and women. These CTs, although displaying roughly similar profiles of mental disorders, revealed very dissimilar sequences and levels of care providers encounters, primary and specialized care use, and hospitalizations. Surprisingly, patients of these CTs had few consultations with general practitioners. An increased attentiveness for middle-aged patients and women with high healthcare use for mental disorders could help to reduce delayed diagnosis of schizophrenia. This calls for further consideration of healthcare services for severe mental illness beyond those offered to young adults.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».