Troubles dépressifs majeurs et urgences psychiatriques: Une étude naturaliste concernant la place des interventions de crise
Bibliographic record
Abstract
Objectif: Le but de cette étude rétrospective a été de mesurer l'effet de l'introduction du modèle d'intervention de crise dans le service d'urgences d'un hôpital général, sur le nombre d'hospitalisations et de suivis ambulatoires des patients souffrant d'un trouble dépressif majeur. Méthode: L'étude porte sur l'ensemble des patients présentant un trouble dépressif majeur (critères du DSM IV) qui ont consulté le service d'urgences psychiatriques d'un hôpital général durant 2 périodes de 8 mois: avant (425 patients) et après (436 patients) l'introduction des interventions de crise. Résultats: Après l'introduction des interventions de crise, on constate une diminution significative du taux d'hospitalisations volontaires (de 17,9 % à 12,4 %), ainsi qu'une augmentation du nombre des suivis psychiatriques ambulatoires (de 82,1 % à 86,2 %). La présence d'un trouble de personnalité limite (borderline) a été associée avec une plus grande diminution du taux d'hospitalisations (27,8 % contre 38,2 %), tandis que le nombre d'hospitalisations des patients souffrant d'un trouble dépressif avec des caractéristiques psychotiques n'a pas diminué après l'introduction des interventions de crise. Les interventions de crise ont été plus efficaces pour les femmes. Conclusions: Ces résultats suggèrent l'intérêt des interventions de crise aux urgences psychiatriques pour améliorer la prise en charge des patients souffrant d'un trouble dépressif majeur, en favorisant la solution de rechange du suivi ambulatoire multimodal plutôt qu'une hospitalisation en milieu psychiatrique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".