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Enregistrement W4390449772 · doi:10.4103/njcp.njcp_511_23

Discharge against Medical Advice in Eight Tertiary Hospitals in Nigeria: A Prospective Study

2023· article· en· W4390449772 sur OpenAlexaboutno aff
UE Anyaehie, Osita Ede, EO Edomwonyi, HC Ekwedigwe, AM Toluse, ON Muoghalu, N Okoh, TM Dabkana, O Esan, LO Ajiboye, OM Shodipo, IA Anikwe

Notice bibliographique

RevueNigerian Journal of Clinical Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuarter (Canadian coin)Family medicineTertiary careProspective cohort studyPreferenceAgainst medical adviceHealth carePediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Discharge against medical advice (DAMA) is when a patient decides to leave the hospital without the consent of the treating physician. It poses serious clinical, ethical, and legal challenges to the individual physician as well as the hospital. AIM: To determine the prevalence and reasons for DAMA in orthopedic departments of eight tertiary hospitals in Nigeria. MATERIALS AND METHODS: This was a prospective multi-center descriptive study undertaken in eight tertiary Nigerian hospitals. Consecutive patients who requested for DAMA within 1 year of the study and who consented to participate in the study had face-to-face interviews. Data obtained were documented in a questionnaire and analyzed with SPSS version 20. RESULTS: The total number of patients studied was 373 with a mean age 34.7 ± 17.5 years. About a quarter of them (25.5%) were between 31 and 40 years. A prevalence rate of 1.9% was found with financial constraint being the predominant reason for DAMA (40.8%). Other reasons include family preference for unorthodox treatment (18.8%) and treatment dissatisfaction (7.0%) among others. CONCLUSION: The study findings indicate a low DAMA rate when compared to previous studies in this region. It also indicates that financial constraints, family preference for unorthodox care, and low educational status are major drivers of DAMA. Deepened health insurance and other measures that can reduce the prevalence of DAMA should be prioritized to improve treatment outcomes.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,438 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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