Assessing Changes in Quality of Life Measures, Resilience, and Personal Recovery, Pre- and Post-Discharge from Inpatient Mental Health Units in Alberta: Analysis of Control Group Data from a Randomized Trial.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The transition from hospital to community settings for most mental health service users is often hindered by challenges that affect community adjustment and continuity of care. The first few weeks and days after discharge from mental health inpatient units represent a critical phase for many service users. Objectives This paper aims to evaluate the changes in quality of Life status, resilience, and personal recovery of individuals with mental health challenges recently discharged from acute mental health care into the community. Methods Data for this study were collected as part of a pragmatic stepped-wedge cluster-randomized, longitudinal approach in Alberta. A paired sample t-test and Chi-squared/Fisher test were deployed to assess changes from baseline to six weeks in the recovery assessment scale (RAS), brief resilience scale (BRS), and EuroQol-5d (EQ-5D), using an online questionnaire. Results A total of 306 service users were recruited, and 88 completed both baseline and six weeks, giving a response rate of 28.8%. There was no statistically significant change in the level of resilience, recovery and quality of life as measured with the brief resilience scale, recovery assessment scale and EQ-5D from baseline to six weeks (p > 0.05). Conclusions The study showed that there was neither an improvement nor deterioration in resilience, recovery, or quality of life status of service users six weeks post-discharge from inpatient mental health care. The lack of further progress calls into question whether the support available in the community when patients leave inpatient care is adequate to promote full recovery. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».