Access and Health System Impact of an Early Intervention Treatment Program for Emerging Adults with Mood and Anxiety Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:Early intervention programs are effective for improving outcomes in first-episode psychosis; however, less is known about their effectiveness for mood and anxiety disorders. We sought to evaluate the impact of an early intervention program for emerging adults with mood and anxiety disorders in the larger health system context, relative to standard care.Methods:Using health administrative data, we constructed a retrospective cohort of cases of mood and anxiety disorders among emerging adults aged 16 to 25 years in the catchment of the First Episode Mood and Anxiety Program (FEMAP) in London, Ontario, between 2009 and 2014. This cohort was linked to primary data from FEMAP to identify service users. We used proportional hazards models to compare indicators of service use between FEMAP users and a propensity score–matched group of nonusers receiving care elsewhere in the health system.Results:FEMAP users (n = 490) had more rapid access to a psychiatrist relative to nonusers (hazard ratio [HR], 2.82; 95% confidence interval, 2.45 to 3.26; median time, 16 vs. 71 days). In the year following admission, FEMAP users also had lower rates of emergency department use for mental health reasons (HR, 0.73; 95% CI, 0.53 to 0.99). We did not observe differences in psychiatric hospitalization rates.Conclusions:An early intervention model of care for mood and anxiety disorders is associated with better access to psychiatric care and lower use of the emergency department. Our findings suggest that early intervention services for mood and anxiety disorders may be beneficial from a health systems perspective, and further research on the effectiveness of this model of care is warranted.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».