Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To determine whether the emergency psychiatric treatment of patients with psychosis varies with immigrant status and ethnicity. Methods. Data on immigrant and ethnic status of psychotic patients admitted in 1999 were extracted from records of a general hospital in Montreal. Of the 217 subjects, 97 (44.7%) were immigrants, 125 were Euro-Canadian (57.6%),39 were Asian (18.0%), and 27 were Black (12.4%). All Asians and most Blacks (87%) were immigrants. Measures of emergency psychiatric treatment included use of seclusion, restraints, and medication in the emergency department. Multiple regression models examined the relationship of immigrant status and ethnicity to emergency psychiatric treatment controlling for age, gender, patient height and weight, and mode of emergency department admission (coercive versus non-coercive). Results. Immigrant status and Asian ethnicity were not associated with emergency treatment measures. Coercive mode of emergency department admission (i.e. by police or ambulance) predicted use of seclusion (p < .001) and restraints (p < .05), but being Black was independently and positively associated with received dose of emergency antipsychotic (p < .05). Being Black was also positively associated with police or ambulance contact prior to emergency department presentation (p < .01). Conclusion. While some aspects of the emergency treatment of psychosis seem to occur as a consequence of the mode of admission, the administration of antipsychotic medication may be motivated by patient ethnicity. These results point to the need for training of emergency department staff to reduce potential bias in treatment.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».