Profiles of quality of life among patients using emergency departments for mental health reasons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study identified profiles associated with quality of life (QoL) and sociodemographic and clinical characteristics of patients using emergency departments (ED) for mental health reasons and associated these profiles with patient service use. METHODS: Recruited in four Quebec (Canada) ED networks, 299 patients with mental disorders (MD) were surveyed from March 1st, 2021, to May 13th, 2022. Data from medical records were collected and merged with survey data. Cluster analysis was conducted to identify QoL profiles, and comparison analyses used to assess differences between them. RESULTS: Four QoL profiles were identified: (1) Unemployed or retired men with low QoL, education and household income, mostly having substance-related disorders and bad perceived mental/physical health conditions; (2) Men who are employed or students, have good QoL, high education and household income, the least personality disorders, and fair perceived mental/physical health conditions; (3) Women with low QoL, multiple mental health problems, and very bad perceived mental/physical health conditions; (4) Mostly women with very good QoL, serious MD, and very good perceived mental/physical health conditions. CONCLUSION: The profiles with the highest QoL (4 and 2) had better overall social characteristics and perceived their health conditions as superior. Profile 4 reported the highest level of satisfaction with services used. To improve QoL programs like permanent supportive housing, individual placement and support might be better implemented, and satisfaction with care more routinely assessed in response to patient needs - especially for Profiles 1 and 3, that show complex health and social conditions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».