Assessing demographic and clinical determinants of resilience, personal recovery, and quality of life for psychiatric in-patients before hospital discharge
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Many patients with mental health and emotional problems often see the transition period in the community after hospital discharge as a test of their resilience and a threat to their recovery. Most often, some doubt their ability to cope with the everyday challenges that may confront them in the community. Objectives This paper assesses how demographic and clinical characteristics predicted resilience, personal recovery and quality of life. Methods Data were collected from psychiatric inpatients prior to their discharge into the community using the REDCap, an online survey platform. Resilience, personal recovery, and quality of life were assessed using the Brief Resilience Scale (BRS), Recovery Assessment Scale (RAS), and EQ-Visual Analogue Scale (EQ-VAS), respectively. One-way analysis of covariance between groups (ANCOVA) was conducted to compare the relationships between groups. The dependent variables comprised mean scores of BRS, RAS and EQ-VAS. Demographic and clinical variables such as age, gender, ethnicity, and mental health diagnosis groups were independent variables, and covariates comprised demographic/clinical factors such as gender, ethnicity, and mental health diagnosis Results The survey results indicate that males had significantly higher resilience scores compared to females ( Mdiff = 0.270, CI= 0.144– 0.397, p=.<.001) and others (Mdiff =0.470, 0.093- 0.846, p=<.001); Black people indicated significantly higher quality of life than Caucasians (Mdiff = 8.79, 2.73- 14.85, P= <.001), and Indigenous people (Mdiff = 14.50, 6.45 - 22.51, p=<.001), respectively. In terms of relative recovery, participants with depression had significantly lower recovery compared to those with bipolar disorder (Mdiff = -10.25, -14.40- -6.10, p=<.001), schizophrenia (Mdiff f = -8.60, -13.20- -3.99, p=<.001), and substance use disorder (Mdiff = -8.30, -15.50- -1.42, p=<.005). Conclusions The present results indicate that women, younger adults, and Indigenous peoples may be more challenged in adapting to the challenges of post-discharge life in the community. Our data may be helpful in communicating to policymakers and providers of funds the need to implement and evaluate outcomes of inpatient and community programs focusing on supporting resilience to improve recovery outcomes after discharge from the patient setting. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».