Long term outcomes and causal modelling of compulsory inpatient and outpatient mental health care using Norwegian registry data: Protocol for a controversies in psychiatry research project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Compulsory mental health care includes compulsory hospitalisation and outpatient commitment with medication treatment without consent. Uncertain evidence of the effects of compulsory care contributes to large geographical variations and a controversy on its use. Some argue that compulsion can rarely be justified and should be reduced to an absolute minimum, while others claim compulsion can more frequently be justified. The limited evidence base has contributed to variations in care that raise issues about the quality/appropriateness of care as well as ethical concerns. To address the question whether compulsory mental health care results in superior, worse or equivalent outcomes for patients, this project will utilise registry-based longitudinal data to examine the effect of compulsory inpatient and outpatient care on multiple outcomes, including suicide and overall mortality; emergency care/injuries; crime and victimisation; and participation in the labour force and welfare dependency. METHODS: By using the natural variation in health providers' preference for compulsory care as a source of quasi-randomisation we will estimate causal effects of compulsory care on short- and long-term trajectories. CONCLUSIONS: This project will provide valuable insights for service providers and policy makers in facilitating high quality clinical care pathways for a high risk population group.
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 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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».