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Enregistrement W4391484869 · doi:10.1016/j.jpsychires.2024.02.008

Classification of traumatic life events and substance use among persons admitted to inpatient psychiatry in Ontario, Canada

2024· article· en· W4391484869 sur OpenAlexaffabout
Danielle Fearon, Christopher M. Perlman, Scott T. Leatherdale, John P. Hirdes, Joel A. Dubin

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryLatent class modelPopulationCannabisMedicineSubstance abusePoison controlMental healthInjury preventionMultinomial logistic regressionClinical psychologyPsychologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trauma is commonly overlooked or undiagnosed in clinical care settings. Undetected trauma has been associated with elevated substance use highlighting the need to prioritize identifying individuals with undetected trauma through common characteristics. OBJECTIVE: The purpose of this study is to identify classifications of traumatic life experiences and substance use among persons admitted to inpatient psychiatry in Ontario and to identify covariates associated with classification membership. STUDY DESIGN: A population-based retrospective cohort study was conducted using interRAI Mental Health (MH) assessment data. Individuals were included who experienced traumatic life events (N = 10,125), in Ontario, Canada between January 1, 2015, to December 31, 2019. RESULTS: Eight latent classes were identified that ranged from low (i.e., Class 1: Interpersonal Issues, Without Substance use) to high (i.e., Class 8: Widespread Trauma, Alcohol & Cannabis Addiction) complexity patterns of traumatic life events and substance use indicators. Classifications with similar trauma profiles were differentiated by patterns of substance use. For example, individuals in Class 2: Safety & Relationship Issues, Without Substance use and Class 3: Safety & Relationship Issues, Alcohol & Cannabis both had many estimates centered around the experience of victimization (e.g., victim of sexual assault, victim of physical assault, victim of emotional abuse). Multinomial logistic regression models highlighted additional factors associated with classifications such as homelessness, where those who were homeless were 2.09-4.02 times more likely to be in Class 6: Widespread Trauma & Substance Addiction. INTERPRETATION: Trauma exposures are complex and varied among persons in inpatient psychiatry and can be further differentiated by substance use patterns. These findings provide a population-based estimate of the trauma experiences of persons in inpatient settings in Ontario, Canada. Findings demonstrate the importance of using comprehensive assessment to support clinical decision making in relation to trauma and substance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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