Readmission of Patients to Acute Psychiatric Hospitals: Influential Factors and Interventions to Reduce Psychiatric Readmission Rates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Appropriate and adequate treatment of psychiatric conditions in the community or at first presentation to the hospital may prevent rehospitalization. Information about hospital readmission factors may help to reduce readmission rates. This scoping review sought to examine the readmission of patients to acute psychiatric hospitals to determine predictors and interventions to reduce psychiatric readmission rates. Method: A scoping review was conducted in eleven bibliographic databases to identify the relevant peer-reviewed studies. Two reviewers independently assessed full-text articles, and a screening process was undertaken to identify studies for inclusion in the review. PRISMA checklist was adopted, and with the Covidence software, 75 articles were eligible for review. Data extraction was conducted, collated, summarized, and findings reported. Result: 75 articles were analyzed. The review shows that learning disabilities, developmental delays, alcohol, drug, and substance abuse, were crucial factors that increased the risk of readmission. Greater access to mental health services in residential treatment and improved crisis intervention in congregate care settings were indicated as factors that reduce the risk of readmission. Conclusion: High rates of readmission may adversely impact healthcare spending. This study suggests a need for focused health policies to address readmission factors and improve community-based care.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle