Barriers to Care Among High Emergency Department Users With Mental Disorders—A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of high emergency department (ED) users is a growing concern worldwide. Patients with mental disorders (MD) are among the largest contributors to high ED use. As high ED use is often seen as an indicator of a healthcare system's shortcomings, high ED users with MD may perceive unique barriers to care. Analysing the associated patient characteristics and service use along with structural and motivational barriers to outpatient care use could help explain the high ED use among patients with MD, and help recommend more patient-centered interventions. Data were extracted from a 2021-2022 survey and medical records of 182 high ED users with MD in four large ED networks from Quebec (Canada), including open-ended questions administered to 20 of these patients. A mixed methods approach (multivariable regression, thematic analysis) identified variables associated with the number of unmet care needs, and structural and motivational barriers to care explaining high ED use. The study partially confirmed its first hypothesis that patients with more health issues who were dissatisfied with services would have more barriers to care. The study confirmed its second hypothesis: structural barriers were more prevalent than motivational ones in relation to high ED use, and patients with high unmet needs had more care barriers than those with no unmet needs. Findings suggest services could be greatly improved to reduce high ED use, and that unmet needs should be investigated further to better address the care barriers of this vulnerable population.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».