Frequent Mental Health and Addiction Related Emergency Department Visits: Perspectives from Healthcare Providers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rise in mental health and addiction (MHA)-related emergency department (ED) visits has been recognized as a contributing factor to ED crises and increasing healthcare costs. While prior research has largely centered on patients' perspectives, limited attention has been given to healthcare providers’ (HCPs) insights. This qualitative study specifically explores HCPs’ perceptions of the reasons patients with MHA issues frequently present to EDs. Methods: HCPs were recruited from ED, and MHA services of the local health authority and community agencies. Data collection involved semi-structured individual interviews. The thematic analysis approach was utilized in data analysis. Results: Six HCPs from diverse disciplines participated in this qualitative study. Four major themes emerged from the data analysis: (a) social determinants of mental health (housing crisis and financial problems); (b) structural barriers (overstimulation and not a priority in ED, inadequate knowledge and training among HCPs, lack of detox facilities, stigma from HCPs, and shortages of HCPs); (c) suggestions for prevention (more funding/ resources and early childhood education) and (e) HCP’s response to working with patients (making a difference and rewarding). Implications and lessons learned: The findings indicate the importance of MHA specialty training for HCPs, combined with innovative anti-stigma initiatives. Nurses can play a crucial role in policy development focusing on enhancing MHA services, and ultimately reducing MHA-related emergency visits.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».