Frequency of outpatient follow-up application in schizophrenia: community mental health center research
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In this study, we aimed to identify factors that affect the frequency of application to community mental health center in patients with schizophrenia. Methods: Sixty-four patients who had been diagnosed with schizophrenia by DSM-IV-TR diagnostic criteria and followed up at least 6 months by one of three community mental health centers depending on Bakirkoy Psychiatric and Neurological Diseases Training and Research Hospital were enrolled in our study. 41 patients were frequently callers, 23 patients were coming in rarely. Sociodemographic data form, Positive and Negative Syndrome Scale, Calgary Depression Scale for Schizophrenia, Global Assessment Scale, Social Functioning Scale were completed by clinicians in face-to-face patient interviews. Results: No significant difference was found in the socio-demographic characteristics between the two groups. The number of hospitalizations was significantly higher in the rare applicant group. In addition, the number of patients who have been refused treatment, have been treated at home and with depressive symptoms was significantly higher in the rare applicant group than in the other group. On the other hand, attending rates at the psychoeducation group meetings and social skills training were significantly higher in the frequent applicant group. Global assessment scale scores were significantly higher in frequently calling patients. Conclusion: The frequency of visits to the community mental health center is an important determinant of the clinical outcome of patients. We found that the global functioning levels, depressive symptoms, number of hospitalizations, attending to the psychoeducation group meetings and social skills lessons are determinative for application rates.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».