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Enregistrement W4402722379 · doi:10.32799/ijih.v20i1.42246

Predicting Mental Health Hospitalizations Among First Nations Adults in Residential Treatment

2024· article· en· W4402722379 sur OpenAlexaffvenueabout
Elaine Toombs, Brittany Skov, Abbey Radford, Jessie Lund, Meagan Drebit, Kristine Stastiuk, Elizabeth Afonso, John Dixon, Christopher J. Mushquash

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Indigenous Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensThunder Bay Regional Research InstituteRoyal Ottawa Mental Health CentreThunder Bay Regional Health Sciences CentreLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthEnvironmental healthGeographyGerontologyPsychologyEnvironmental scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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