Accuracy and completeness of Mental Health Act forms applied to involuntary patients admitted to an inpatient psychiatric ward
Notice bibliographique
Résumé
Stanislav Pasyk,1 Jennifer Pikard,2 Dane Mauer-Vakil,2 Tariq Munshi2 1School of Medicine, Queen’s University, Kingston, ON, Canada; 2Department of Psychiatry, Kingston Health Sciences Centre, Queen’s University, Kingston, ON, Canada Background: The accuracy and completeness of Mental Health Act forms applied to involuntary patients in an inpatient unit is of paramount importance not only for legal but also for patient safety reasons within a hospital. Materials and methods: This was a retrospective study of 250 patient charts from January 1, 2014 to March 31, 2014. Results: Chart review provided a total of 224 Form 3, 4, 30, and 33 certificates with an overall error rate of 13.19% completion. Of those physicians who completed these certificates, the error rate was 11.63% if a resident physician were to complete and 19.23% if a staff physician were to apply the form. Conclusion: As physicians, there is a legal and moral responsibility to ensure the accuracy of such documentation both ethically and practically as well as a responsibility to the patient and their rights under the Mental Health Act. Keywords: Mental Health Act, Ontario, involuntary, inpatient
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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 | 0,010 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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 ».