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Enregistrement W7161821316 · doi:10.82308/11363

Adherence to follow-up in first-episode psychosis: ethnicity factors and case manager perceptions

2017· dissertation· en· W7161821316 sur OpenAlexaboutno aff
Katerina Nikolitch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupPerceptionValidation testSocial perceptionCase management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif: Il existe des disparités dans l'accès aux soins de santé mentale et l'adhésion des patients de minorités visibles (VM). Les objectifs de cette étude étaient les suivants: 1) déterminer si les patients atteints de VM avec un premier épisode de psychose (FEP) sont plus à risque de non-adhérence au traitement que les patients blancs, et 2) susciter la perception des gestionnaires de cas des patients. Méthode: Les données concernant 168 patients référés à une clinique de psychose de premier épisode de 2008 à 2011 ont été recueillies par l'examen des dossiers. Pour 110 patients, un questionnaire rempli par le CM de chaque patient a recueilli des données quantitatives et qualitatives concernant les perceptions des CM sur la perspicacité des patients, leur coopération et leur adhésion aux rendez-vous et aux médicaments. L'observance du traitement différentiel chez les patients blancs et VM a été testée au moyen d'analyses du chi carré. Les estimations des CM d'adhérence ont été comparées à des données objectives par la kappa de Cohen. Les données qualitatives ont été analysées par analyse thématique. Résultats: Les patients noirs avaient un suivi plus faible par rapport aux autres patients (χ2 = 5,4, df = 1, p = 0,02). La concordance de l'adhérence rapportée par le CM et les données du diagramme étaient significatives pour le groupe VM seulement (kappa = 0,444, p = 0,002). Dans les perceptions de CM, il n'y avait pas de différence significative entre les groupes ethniques en ce qui concerne l'adhésion aux rendez-vous et les médicaments, la perspicacité ou la participation de la famille.Conclusions: Bien que le Canada soit souvent perçu comme tolérant à la diversité, nos données concernant le suivi chez les patients noirs indiquent des problèmes semblables à ceux signalés au Royaume-Uni et aux États-Unis. Les cliniciens peuvent avoir de faibles attentes pour les patients VM et donc remarquer de façon plus cohérente quand les patients VM adhèrent bien au traitement. Il s'agit de la première étude à examiner les différences ethniques dans l'adhésion au suivi FEP dans un contexte canadien.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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