Early identification of mental health disorders: Using the mental health inventory-5 (MHI-5) in a free-standing emergency room
Notice bibliographique
Résumé
Emotional distress in high-acuity emergency care settings is frequently underrecognized, resulting in missed opportunities for early behavioral health intervention. At a free-standing Emergency Room (ER) in a small, semi-urban city in a largely rural region of Texas, internal audits revealed a 100% miss rate for identifying adult patients with symptoms of depression or anxiety during triage. Professional guidelines, including recommendations from the American Association for Emergency Psychiatry and the U.S. Preventive Services Task Force, emphasize routine mental health screening in emergency departments to improve patient safety and outcomes. National data indicate increasing psychiatric-related visits, particularly among youth, many of whom remain undiagnosed. Undiagnosed emotional distress also places additional burdens on emergency care providers managing complex physical presentations without awareness of underlying psychological factors. This highlights the critical need for structured mental health screening protocols in emergency settings to enhance early detection and support comprehensive patient care. This quality improvement project explored how embedding the Mental Health Inventory-5 (MHI-5) screening tool into the intake process at a freestanding emergency department affected early detection of psychological distress in adults aged 18 and older. Over a nine-week implementation period, 710 of 2,583 eligible patients (27.5%) completed the screening. A total of 147 patients screened positive for psychological distress (20.7%); however, only 38 (25.9%) were documented in the electronic health record, reflecting a significant gap in follow-through. Staff noted increased awareness and confidence in addressing mental health concerns. The MHI-5 screening tool identified emotional needs not captured during routine triage. Recommendations include improving documentation workflows, adding EHR prompts, and continuing staff training to support consistent use.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».