PROVIDING CRISIS CARE IN A PANDEMIC – A VIRTUAL-BASED CRISIS STABILIZATION UNIT
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The goal of this study was to describe the virtual Crisis Stabilization Unit (vCSU), present patient demographics and outcomes, comment on the feasibility and effectiveness of virtual models of care, and explore physician assistant (PA) roles in Psychiatry and their views on the provision of virtual crisis care. Methods: Winnipeg operates a 16-bed stepped-care unit (the Crisis Stabilization Unit; CSU) for voluntary patients in crisis that do not require admission to hospital. The vCSU was developed in March 2020 as an adjunct to the in-person CSU for safety reasons in the COVID-19 pandemic. Individuals in the vCSU had access to all of the same resources as those admitted to the in-person CSU unit (coping skills-based classes, medication reminders, 24/7 access to crisis support). Patient demographics, presenting complaints, and outcome data were collected through discharge surveys for individuals admitted to the vCSU during a 6-month period. Additionally, anonymous online surveys were sent to practicing PAs at the CRC to explore their scope of practice and views on virtual care. Results: From March to August 2020 a total of 95 patients were admitted to the vCSU. Of these, thirty-one individuals (32.6%) had their vCSU intake either by phone or videoconference, therefore remaining at home for the entirety of their care. Seventy-six (39.2%) individuals had suicidal/self-harm behaviour at presentation, twenty-one (22.7%) reported depression and anxiety, seven (3.6%) had symptoms of mania or psychosis. Six individuals (6.6%) required psychiatric involvement; no individuals were admitted to hospital. PAs have a wide scope of practice in Psychiatric care from conducting psychiatric consultation to facilitating discharge planning. PAs agree that the vCSU improves accessibility to crisis care and have identified connection issues as the main barrier to virtual psychiatric care. Conclusion: A virtual crisis ward is a feasible and effective mechanism for providing access to care and connection to resources for patients experiencing crisis and PAs can play a key role in the provision of crisis care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».