Brief Communication Hospitalization in the First Year of Treatment for Schizophrenia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the rates of hospitalization during the first year of treatment for schizophrenia, using an epidemiologic sample. Method: We examined inpatient and outpatient administrative databases in the province of Nova Scotia for cases of schizophrenia (ICD-9 code 295 or 298) newly diagnosed during the years 1995 to 1998. We noted the diagnosis site (that is, inpatient or outpatient) and hospitalizations in the year following diagnosis. We also established links to the clinical database maintained by the Nova Scotia Early Psychosis Program (NSEPP). Results: Over the 4-year period, we identified 434 unique cases from an at-risk population of 320 000 (yielding a yearly average age-specific incidence rate of 3.3/10 000), of whom 119 had received care from the NSEPP. Of the cases, 54 % were initially diagnosed while they were inpatients. In the year following diagnosis, the overall hospitalization rate, excluding initial hospitalizations, was 17%. Patients who were initially diagnosed while inpatients had a higher rate of hospitalization in the first year of treatment (25 % vs 7%), compared with those initially diagnosed while outpatients. This relation was also present among patients who received care from the NSEPP. Conclusions: Of newly diagnosed patients with schizophrenia, 46 % were not hospitalized at the time of initial diagnosis. Of all patients, 17 % required hospitalization during the first year of treatment, excluding an initial hospitalization, if present. Hospitalization rates in the first year were higher among patients initially hospitalized and among those with a rural residence. Patients requiring hospitalization during the first year form an important target group for improved interventions. (Can J Psychiatry 2004;49:635–638) Information on funding and support and author affiliations appears at the end of the article.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle