Predicting Mental Health Hospitalizations Among First Nations Adults in Residential Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples in Canada experience disproportionately higher rates of hospitalization for mental health and substance use concerns than non-Indigenous populations. Ambulatory care sensitive conditions are community-level markers of mental illness which can theoretically be managed through community-based health services, and therefore should not require urgent care services. Previous mental health related ambulatory sensitive conditions have included psychotic and mood disorders; however, limited research has explored these relationships of increased hospitalization among specific health disorders with Indigenous populations. This study analyzed predictors of prior mental health hospitalizations among a predominately First Nations population seeking residential treatment for substance use. We hypothesized that increased co-morbid mental health concerns would predict increased hospitalizations for mental health concerns, and this relationship would be moderated by higher Adverse Childhood Experience (ACE) scores. Logistic regression showed that for every increase in each reported mental health concern, the odds of prior hospitalization was 1.6 times higher among this sample, although ACEs did not moderate this relationship. Participants with depressive, anxiety-related, psychotic, and personality-related disorders reported proportionally more hospitalization. Although study results suggest ACEs are not a useful predictor of hospitalization, their presence has previously shown to exacerbate co-morbid concerns, and thus, may influence prior hospitalization history indirectly. Further research can explore relationships between exposure to childhood trauma and hospitalization, particularly in consideration of access to tertiary mental health services.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».