Virtual Mental Health Crisis Ward: Evaluating Patient Outcomes and Cost Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
A virtual psychiatric reassessment and observation Unit (vROU) was launched in March 2020 at the Winnipeg Crisis Response Center (CRC) in response to the COVID-19 pandemic. It is based on a hospital-at-home model where patients receive monitoring and interventions from home with the goal of reducing hospitalizations. This study's aim was to assess the vROU user characteristics, patient-level predictors of hospitalization, acute care use in the 30 days post discharge, and cost-effectiveness of the model in comparison to usual hospital care using a break-even analysis. A retrospective chart review of all admissions from the first two years of the program (March 23rd, 2020 to May 31st, 2022) was completed. Pre and post-program health care utilization from electronic patient records were retrieved including emergency department visits and hospitalizations. A logistic regression was completed to identify predictors of hospitalization from the vROU. Thirty-day cumulative survival for acute care use post-discharge was calculated. A break-even cost analysis was done using data from the Canadian Institute for Health Information to create cost models for the program compared to usual hospital-based care. During the study period, the vROU had 197 admissions; 59.7% of which exhibited suicidal behaviour and 26.9% that presented with psychosis and/or mania. Suicidal planning (OR = 14.50, 95% CI 1.19-176.34, P=.036) and psychosis and/or mania (OR = 45.30, 95% CI 5.26-389.93, P=<.001) were significantly associated with hospitalization. Twelve patients (Cumulative survival=.93) were hospitalized in the 30 days post-discharge. The vROU was cost-saving compared to usual 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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».