MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6943795637 · doi:10.17605/osf.io/x7s2b

Forensic Hospitalization Following Diagnosis of Nonaffective Psychotic Disorder: A Retrospective Cohort Study Using Health Administrative Data

2024· other· en· W6943795637 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyMental healthForensic scienceCriminal justicePsychosisIntervention (counseling)Forensic psychiatryCohortDiagnosis of schizophreniaIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Science FrameworkTravaux en français237 207