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Enregistrement W4386703711 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.33526

Care Pathways and Initial Engagement in Early Psychosis Intervention Services Among Youths and Young Adults

2023· article· en· W4386703711 sur OpenAlexafffund
Alexia Polillo, George Foussias, Wei Wang, Aristotle N. Voineskos, Jacqueline Veras, Nicole Davis-Faroque, Albert H.C. Wong, Nicole Kozloff

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchFondation Brain CanadaCentre for Addiction and Mental Health FoundationWellcome Trust
Mots-clésReferralAttendanceMedicineEthnic groupFamily medicinePopulationIntervention (counseling)Medical recordCohortPsychiatryDemographyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Broad efforts to improve access to early psychosis intervention (EPI) services may not address health disparities in pathways to care and initial engagement in treatment. Objective: To understand factors associated with referral from acute hospital-based settings and initial engagement in EPI services. Design, Setting, and Participants: This retrospective cohort study used electronic medical record data from all patients aged 16 to 29 years who were referred to a large EPI program between January 2018 and December 2019. Statistical analysis was performed from March 2022 to February 2023. Exposures: Patients self-reported demographic information in a structured questionnaire. The main outcome for the first research question (referral source) was an exposure for the second research question (initial attendance). Main Outcomes and Measures: Rate of EPI referral from acute pathways compared with other referral sources, and rate of attendance at the consultation appointment. Results: The final study population included 999 unique patient referrals. At referral, patients were a mean (SD) age of 22.5 (3.5) years; 654 (65.5%) identified as male, 323 (32.3%) female, and 22 (2.2%) transgender, 2-spirit, nonbinary, do not know, or prefer not to answer; 199 (19.9%) identified as Asian, 176 (17.6%) Black, 384 (38.4%) White, and 167 (16.7%) other racial or ethnic groups, do not know, or prefer not to answer. Participants more likely to be referred to EPI services from inpatient units included those who were older (relative risk ratio [RRR], 1.10; 95% CI, 1.05-1.15) and those who identified as Black (RRR, 2.11; 95% CI, 1.38-3.22) or belonging to other minoritized racial or ethnic groups (RRR, 1.79; 95% CI, 1.14-2.79) compared with White participants. Older patients (RRR, 1.16; 95% CI, 1.11-1.22) and those who identified as Black (RRR, 1.67; 95% CI, 1.04-2.70) or belonging to other minoritized racial or ethnic groups (RRR, 2.11; 95% CI, 1.33-3.36) were more likely to be referred from the emergency department (ED) compared with White participants, whereas participants who identified as female (RRR, 0.51 95% CI, 0.34-.74) had a lower risk of ED referral compared with male participants. Being older (odds ratio [OR], 0.95; 95% CI, 0.90-1.00) and referred from the ED (OR, 0.40; 95% CI, 0.27-0.58) were associated with decreased odds of attendance at the consultation appointment. Conclusions and relevance: In this cohort study of patients referred to EPI services, disparities existed in referral pathways and initial engagement in services. Improving entry into EPI services may help facilitate a key step on the path to recovery among youths and young adults with psychosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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