Profiles of physician follow-up care, correlates and outcomes among patients affected by an incident mental disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study identified profiles of outpatient physician follow-up care and other practice features, mostly after detection of incident mental disorders (MD), and associated these profiles with patient characteristics and subsequent adverse outcomes. METHODS: A cohort of 170,957 patients age 12 + with a new or recurrent MD detected in 2019-20 was investigated based on data from the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System. Latent class analysis was performed to identify follow-up care profiles, mostly within one year of MD detection. Bivariate analyses tested associations between profiles and patient characteristics; logistic regressions examined relationships between profiles and adverse outcomes after one year. RESULTS: Five profiles were identified: Profiles 2 and 5 (64%) offered low mental health (MH) outpatient follow-up care, while the others dispensed higher MH follow-up care. Profiles differed in patient characteristics and related outcomes. Labelled "Follow-up care by usual psychiatrist", Profile 1 (1% of sample) included younger patients with the most health and social issues. Profile 2 (50%), "Low MH follow-up care but high prior consultations for physical reasons", mostly integrated older patients with chronic physical illnesses. Profile 3 (11%), "Follow-up care by general practitioners (GP) and psychiatrists", referred to physicians other than the usual ones (e.g., walk-in practice) and encompassed patients with severe MD conditions. Profile 4 (23%), "High follow-up care by usual GP and prior consultations for physical reasons", showed the typical characteristics of patients treated in primary care (more common MD, women, less materially and socially deprived). Profile 5 (15%), "Low MH follow-up care and prior consultations for physical reasons", integrated more younger men, materially deprived patients, and with substance-related disorders (SRD) or co-occurring MD-SRD. More Profile 1 and 3 patients lived in university regions - those of Profile 4 were the least numerous in such regions. More Profile 5 patients lived in metropolitan and rural areas. Risk of death was higher in Profiles 5, 2, 3, and risk of frequent ED use and hospitalization higher in Profiles 1, 3, and 5 - patients with severe health and social issues. CONCLUSION: The study confirmed the need to improve prompt, adequate and continuous follow-up care for patients with incident MD.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».