The role of geography and distance on physician follow-up after a first hospitalization with a diagnosis of a schizophrenia spectrum disorder: A retrospective population-based cohort study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely follow-up after hospitalization for a schizophrenia spectrum disorder (SSD) is an important quality indicator. We examined the proportion of individuals who received physician follow-up within 7 and 30 days post-discharge by health region and estimated the effect of distance between a person's residence and discharging hospital on follow-up. METHODS: We created a retrospective population-based cohort of incident hospitalizations with a discharge diagnosis of a SSD between 01/01/2012 and 30/03/2019. The proportion of follow-up with a psychiatrist and family physician within 7 and 30 days were calculated for each region. The effect of distance between a person's residence and discharging hospital on follow-up was estimated using adjusted multilevel logistic regression models. RESULTS: We identified 6,382 incident hospitalizations for a SSD. Only 14.2% and 49.2% of people received follow-up care with a psychiatrist within 7 and 30 days of discharge, respectively, and these proportions varied between regions. Although distance from hospital was not associated with follow-up within 7 days of discharge, increasing distance was associated with lower odds of follow-up with a psychiatrist within 30 days. CONCLUSION: Post-discharge follow-up is poor across the province. Geospatial factors may impact post-discharge care and should be considered in further evaluation of quality of care.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».