An Investigation of Social and Behavioural Factors Associated with Psychiatric Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social adversities are prevalent among those with psychiatric disorders and may be involved in poor outcomes among patients receiving treatment. Identification of social risk factors influencing outcomes will help provide targeted interventions for at-risk patients. This thesis explored the role of social and behavioural factors in relation to adverse psychiatric outcomes, specifically relapse to substance use and attempted suicide. Methods: We used scoping study methodology to perform a comprehensive review to identify the gaps in the literature examining social functioning and MMT outcomes. This review informed our primary cohort study examining the association between social factors and continued opioid use in MMT. Lastly, we conducted a case-control study to identify risk factors for suicide attempts by comparing psychiatric patients with and without suicide attempt history (cases and controls, respectively). Multivariable logistic regression analyses were conducted in both primary studies to examine the association between predictors and outcomes. Results: The review included 101 observational studies and determined the need for further research on social factors and MMT outcomes among a current sample of Canadian patients. Our cohort study included 1043 participants (mean age=38.4 years, standard deviation [SD]=11.06); 45.8% women) to investigate this and found that unemployment, criminal activity and interpersonal conflict with friends significantly increased odds of illicit opioid use. In examining risk factors for suicide attempts, we recruited 146 cases (mean age=45.18 years, SD=14.70 years; 55% female) and 104 control participants (mean age=45.01 years, SD=14.23 years; 50% female). No sociodemographic differences existed between groups, however higher impulsivity and borderline personality symptoms significantly increased odds of attempted suicide. Conclusions: Findings from these studies may indicate the need for structured monitoring of at-risk psychiatric patients. It may be important to develop tools to measure social and behavioural factors in clinical settings and promote further integration of social services in treatment settings.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».