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Enregistrement W4285495735 · doi:10.3390/healthcare10071297

Patient and Provider Perspectives on Emergency Department Care Experiences among People with Mental Health Concerns

2022· review· en· W4285495735 sur OpenAlexaff
Carolina Navas, Laura K. Wells, Susan A. Bartels, Melanie Walker

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisEmergency departmentInterpersonal communicationMental healthQualitative researchNursingMEDLINEHealth carePsychologyMedicinePsychiatrySociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergency departments (EDs) are an important source of care for people with mental health (MH) concerns. It can be challenging to treat MH in EDs, and there is little research capturing both patient and provider perspectives of these experiences. We sought to summarize the evidence on ED care experiences for people with MH concerns in North America, from both patient and provider perspectives. Medline and EMBASE were searched using PRISMA guidelines to identify primary studies. Two reviewers conducted a qualitative assessment of included papers and inductive thematic analysis to identify common emerging themes from patient and provider perspectives. Seventeen papers were included. Thematic analysis revealed barriers and facilitators to optimal ED care, which were organized into three themes each with sub-themes: (1) interpersonal factors, including communication, patient-staff interactions, and attitudes and behaviours; (2) environmental factors, including accommodations, wait times, and restraint use; and (3) system-level factors, including discharge planning, resources and policies, and knowledge and expertise. People with MH concerns and ED healthcare providers (HCPs) share converging perspectives on improving ED connections with community resources and diverging perspectives on the interplay between system-level and interpersonal factors. Examining both perspectives simultaneously can inform improvements in ED care for people with MH concerns.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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