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Enregistrement W7002014458

Mental health diversion from hospital emergency departments : assessing a joint effort of two mental health methods and police partnerships

2019· article· en· W7002014458 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArca (British Columbia Electronic Library Network) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthGeneral partnershipApprehensionMental illnessMental health serviceEmergency departmentService (business)Focus group
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this research was to examine both individual and joint efforts in mental health collaboration and how individual and group initiatives can lead to decreased emergency department (ED) presentations and improved client care. Local and international literature is presented as a way to inform, advise, or hypothesize about known gaps in literature. Method: Secondary data from the 2016 calendar year was accessed through Alberta Health Services (AHS). All Mental Health Act apprehensions that occurred in the City of Edmonton during the 2016 calendar year comprise the secondary data. Data surrounding Mental Health calls for service for both Urgent Services, the Police and Crisis Team, and the Edmonton Police Service was captured and analyzed with a chi-square analysis, with a focus on the call disposition. Results: Research findings indicated the presence of a mental health clinician through either a Knoxville or Separate Response Model influenced person/people with mental illness (PMI) being admitted to hospital post mental health apprehension. PMI brought to an emergency department via a mental health act apprehension without a mental health clinician were more likely to be discharged. An informal partnership (Separate Response Model) was more successful than a formal partnership (Knoxville Model) in diverting PMI away from hospital. Regardless of substance use, there was no difference in disposition between substance and non-substance related mental health apprehensions. Findings from this research indicate mental health and police collaboration improves client care through timely access to appropriate care.\n\t\tKeywords: schizophrenia, first-responder, psychiatric nurse, mental health, mental illness, addictions, bizarre behavior, suicidal, police, collaboration, Crisis Intervention Team, Knoxville Model, Birmingham Model, crisis negotiation, Canada.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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