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Enregistrement W4406274900 · doi:10.1186/s12875-024-02674-0

Profiles of physician follow-up care, correlates and outcomes among patients affected by an incident mental disorder

2025· article· en· W4406274900 sur OpenAlexafffundabout
Marie‐Josée Fleury, Louis Rochette, Zhirong Cao, Guy Grenier, Victoria Massamba, Alain Lesage

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecDouglas CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésMedicineCohortBivariate analysisMental healthLogistic regressionAmbulatory careLatent class modelHealth carePsychiatryFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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