Psychiatric Emergency Visits of Autistic Adults With or Without Documented Borderline Personality Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Autism and borderline personality disorder (BPD) are each associated with increased psychiatric emergency department (PsyED) use, yet the service impact of coexisting autism-BPD remains unclear. We conducted a retrospective chart review of 1027 PsyED visits by 345 autistic adults (2018-2020) at an urban Canadian psychiatric hospital to compare service patterns between those with and without a BPD diagnosis. Sociodemographics, presenting reasons, restraint use, and disposition were analyzed using mixed-effects logistic regression. BPD was documented in 33.5% of visits and in 11.0% of unique autistic individuals, more often in birth-assigned females. Among all autistic individuals' PsyED visits, an autism diagnosis was documented in 60.2% of their text-based charts. Furthermore, autism was documented less frequently when BPD was recorded, suggesting possible diagnostic overshadowing. Suicidality as the primary reason for visit was associated with documented BPD (OR 4.366, 95% CI 2.659-7.169; p < 0.001). No significant differences were observed in disposition (discharge vs. admission) or restraint use between birth-assigned sex, BPD status, or documentation of autism within the visit. Findings underscore the need for sex-sensitive, autism-aware assessments and trauma-informed care in PsyED settings, and caution against diagnostic overshadowing that influences clinical decision-making. Limitations include a single-site sample and lack of autism diagnosis timing data, precluding temporal inferences. Future work should test targeted interventions and clarify mechanisms of suicidality among autistic individuals with coexisting BPD. Integrated autism-BPD care pathways, with specialized outpatient supports, sensory-friendly adaptations, and structured referrals, may improve care and reduce PsyED visits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».