Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a 40% lifetime prevalence of mental illness in the Western Cape province of South Africa, placing significant pressure on the healthcare system (Herman et al, 2009). Postdischarge continuity of mental healthcare is poor in low-and middle-income settings yet is foundational to preventing relapse, the extent and causes of which are unknown in South Africa. Methods: This mixed methods study examined continuity rates and underlying factors for mental healthcare users discharged from an in-patient district hospital service to primary care in a Cape Town Health sub-district. First, six purposively sampled interviews were conducted with managers and clinicians. Thereafter, retrospective data analysis of 5 818 patients discharged from 01/01/2015 to 31/12/2020 was conducted to determine Continuity, Readmission and Loss to Follow-Up Rates by univariate and bivariate data analysis. Codes and data generated from this were reviewed in a focus group discussion with four primary care Mental Health Nurses. Themes and indicators generated from the different phases were analysed using the Van Olmen Health System Dynamics Framework. Results: Two-thirds of patients (66.6%) had no contact within 30 days of discharge, less than a quarter (24.7%) had attended a clinic visit, and a minority (8.7%) were readmitted. Discontinuity was higher in males, those of working age and in higher income groups. Individual-level barriers to continuity of care included diagnostic complexity, severity and co-morbidity, whilst health system barriers included lack of mental health nurses at certain clinics, cross-district referral complexities, and poor collaboration within facilities and with community-based services, and contextual barriers included violent crime, gangsterism and substance abuse. A paucity of diagnostic coding data and concerns regarding incomplete attendance capturing called into question the validity of the indicators generated. Conclusion: Based on available data, the mental health service in the sub-district under study had poor postdischarge continuity of care, signaling the need for an integrated district mental health services policy, with quality-controlled care continuity indicators. Mixed methods research techniques allowed for the qualitative exploration and explanation of poor continuity. Further research is required which focuses on high-risk groups for poor continuity, and the quality of data collection, analysis and reporting in health districts. Key Words: Primary Mental Healthcare, Continuity of Care, Loss to Follow Up, Readmission, Disengagement from 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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,002 |
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 ».