Virtual Versus In-Person Follow-up After a Psychiatric Emergency Visit: A Population-Based Cohort Study: Suivi virtuel opposé à en personne après une visite à l’urgence psychiatrique : une étude de cohorte dans la population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: With increased utilization of virtual care in mental health, examining its appropriateness in various clinical scenarios is warranted. This study aimed to compare the risk of adverse psychiatric outcomes following virtual versus in-person mental health follow-up care after a psychiatric emergency department (ED) visit. METHODS: Using population-based health administrative data in Ontario (2021), we identified 28,232 adults discharged from a psychiatric ED visit who had a follow-up mental health visit within 14 days postdischarge. We compared those whose first follow-up visit was virtual (telephone or video) versus in-person on their risk for experiencing either a repeat psychiatric ED visit, psychiatric hospitalization, intentional self-injury, or suicide in the 15-90 days post-ED visit. Cox proportional hazard models generated adjusted hazard ratios (aHRs) and 95% confidence intervals (CIs), adjusted for age, income quintile, psychiatric hospitalization, and intentional self-injury in the 2 years prior to ED visit. We stratified by sex and diagnosis at index ED visits based on the International Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision, Canada (ICD-10-CA) coding. RESULTS: = 9,878) were in-person. About 13.9% and 14.6% of the virtual and in-person groups, respectively, experienced the composite outcome, corresponding to incidence rates of 60.9 versus 74.2 per 1000 person-years (aHR 0.95, 95% CI 0.89 to 1.01). Results were similar for individual elements of the composite outcome, when stratifying by sex and index psychiatric diagnosis, when varying exposure (7 days) and outcome periods (60 and 30 days), and comparing "only" virtual versus "any" in-person follow-up during the 14-day follow-up. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: These results support virtual care as a modality to increase access to follow-up after an acute care psychiatric encounter across a wide range of diagnoses. Prospective trials to discern whether this is due to the comparable efficacy of virtual and in-person care, or due solely to appropriate patient selection may be warranted.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».