Reasons Explaining High Emergency Department Use in Patients With Mental Illnesses: Different Staff Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
For patients with mental illnesses (MIs), emergency departments (EDs) are often the entry point into the healthcare system, or their only resort for quickly accessing mental health treatment. A better understanding of the various barriers justifying high ED use among patients with MIs may help recommend targeted interventions that better meet their needs. This explorative qualitative study aimed to identify such barriers and the solutions brought forth to reduce ED use based on the perspectives of clinicians and managers working in EDs, other hospital departments or the community sector. Interviews were conducted between April 2021 and February 2022; 86 mental health professionals (22% were nurses) from four large urban ED sites in Quebec (Canada) were interviewed. Barriers were identified in relation to patient profiles, healthcare system and organisational features and professional characteristics. The key barriers that were found to explain high ED use were patients having serious MIs (e.g., psychotic disorders) or social issues (e.g., poverty), lack of coordination and patient referrals between EDs and other health services, insufficient access to mental health and addiction services and inadequacy of care. Very few solutions were implemented to improve care for high ED users. Better deployment of ED interventions in collaboration with outpatient care may be prioritised to reduce high ED use for patients with MIs. Improvements to the referral and transfer processes to outpatient care, particularly through care plans and case management programs, may be implemented to reduce high ED use and improve outpatient care among patients with multiple health and social needs.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».