Forensic Hospitalization Following Diagnosis of Nonaffective Psychotic Disorder: A Retrospective Cohort Study Using Health Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Young people with a psychotic disorder are at higher risk of violence and contact with the criminal justice system, particularly in early psychosis (the first 2 to 5 years of illness), during help-seeking and before receiving symptom-stabilizing treatment. Criminal justice involvement may lead to entering the forensic mental health system. Experiencing a forensic hospitalization has the potential to influence long-term outcomes, given the typically long detention periods in hospital and significant stigma associated. However, there is a dearth of evidence related to the frequency of forensic hospitalization and associated factors. The aim of this project is to examine the incidence, risk factors, and mental health service use pathways associated with forensic hospitalization following a first episode of psychosis. This project will use population-based health administrative data to construct a retrospective cohort of people, aged 14 to 50 years, with first onset nonaffective psychotic disorder in Ontario, Canada. We will estimate the incidence of forensic hospitalization following first diagnosis and will examine the relationship between time with psychosis and risk of forensic hospitalization to identify high-risk periods. We will explore the sociodemographic, clinical, and service use factors associated with forensic hospitalization. We will also identify trajectories of mental health service use in the 5-year period prior to admission. Findings from this study will identify subgroups of people with psychosis at high-risk for forensic hospitalization and could highlight opportunities for earlier intervention in the mental health care system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».