Predictors of poor quality of life for patients discharged from acute psychiatric care in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Background: Quality of life (Qol) is a multi-dimensional concept composed of various dimensions, including mental and/or psychological well-being and physical and/or biological health. Objective: The objective of this study is to assess the prevalence and predictors of poor Qol outcomes across the five dimensions of the EQ-5D-5L, namely, mobility, self-care, usual activities, pain/discomfort, and depression/anxiety for individuals discharged from acute psychiatric care in Alberta. Methods: Multiple binary logistic regression models were performed to examine the association between sociodemographic variables and EQ-5D-5L dimensions. Results: Out of the 1106 participants, the majority were Caucasian, 61.6%, 25 years or less, 36.4%, females 54.8%, and had a high school diploma, 51.4%. The prevalence of depression/anxiety in the cohort is 89.2%. Caucasians were two times more likely to present with problems regarding pain/discomfort (OR=2.14; 95% C.I. 1.39 - 3.27) compared to Black participants. Also, retired participants were three times more likely to present with pain/discomfort (OR 3.18; 95% C.I. = 1.45 - 6.96) than those employed. Finally, participants with likely anxiety were almost two times more likely to present problems relating to self-care (OR=1.99; 95% C.I. = 1.41 - 2.81) compared with those who had unlikely anxiety. Conclusion: This study's results highlight the complex interplay of demographic, socioeconomic, and mental health factors that influence various health-related problems. These findings underscore the importance of targeted, holistic health interventions that address physical and mental health 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».