在非自愿护理率局部差异之后的效果的登记登记研究

允许非自愿的心理保健，因为据信这会使患有严重精神障碍（SMD）的人更好，并防止他们变得更糟甚至死亡。 这项研究涉及某个地区的胁迫水平较低是否与挪威的结果较差有关。 预计太少的非自愿护理会导致与《挪威心理健康法》所打算的相反结果。

同一法律适用于挪威各地，但是非自愿护理的速度有所不同：69个社区心理健康中心（CMHC）的集水区之间有多达五倍的差异。

这项研究将使用国家登记册数据来测试较低的非自愿护理率的地区是否表明未能按照《挪威心理健康法》的意图获得非自愿护理的患者福利。

非自愿护理数据将从挪威患者注册中心（NPR）中检索，并与挪威统计局的一般人群和人口统计数据相结合，研究低自愿护理率的假设负面后果。 挪威的21家健康信托基金及其69个提供专业服务的社区心理健康中心都必须每年从其医院的电子患者管理和临床系统中向NPR提交NPR。 NPR进行广泛的数据质量检查，并为所有变量发布完整性数据。 该注册表于2008年实施了独特的患者标识符，因此可以跨时间遵循患者的护理。 从NPR数据库中，可以提取有关设置标准患者的所有专业心理健康治疗活动的信息（在我们的情况下诊断F20-31和法律地位），可以提取给定时间段（此处2015-18）。

设想以社区治疗命令（CTO）形式进行非自愿入院和门诊强迫，以促进《心理健康法》的目的，例如保护患者的伤害，改善，恢复健康以及康复或治愈患者的目标。 感兴趣的变量是低使用这两种非自愿护理的组合。 据我们所知，没有建立的方法来计算住院和门诊的非自愿护理的综合度量，而且通常无法确定一种非自愿护理与另一种形式相关联。 在挪威，2018年有31％的非自愿入院继续担任首席技术官，尽管允许，但当患者居住在家时，CTO几乎从未启动。 当患者受到非自愿入院或CTO时，护理系统对他们的治疗有重大影响和控制，药物是一个特别的重点。 无论非自愿护理的形式如何，可以根据法律的必要标准继续控制治疗，以防止恶化。 由于这些原因，每100 000 Capita受非自愿入院和/或CTO影响的人员率将用作在集水区使用非自愿护理的指标，因此，主要协变量。

年龄跨度为18至65岁的患者，因此由于痴呆症在生命末期而导致的容量不足，非自愿护理的频率增加不会影响结果。 研究人员将根据挪威统计局为市政当局和城市地区的人口表来控制年龄和性别。

调查人员将测试市政当局的生活条件指数和/或城市化（可能比五个类别合并到较少的类别）是否可以预测非自愿护理的率。 将使用将所有城市分为五个城市化度的分类。 挪威统计局在2000年和2008年发布了挪威市和城市地区生活条件指数，2008年之后尚未继续进行。 该指数结合了各种社会福利支付，失业，教育水平和致命性的水平或频率，应充分最新。 如果城市或生活条件可以预测非自愿护理的速度，则可以通过估计合适的线性回归模型来控制它。 将考虑针对健康信托内CMHC和CMHC内城市嵌套的层次模型调整，但是根据类内相关性，可以减少此调整。 然后，预期和观察到的非自愿护理的比率将是主要协变量，并将反映每个集水区的年龄，性别和城市性和剥夺的人均非自愿护理率。 数据集中的每个患者将分配该协变量的值，该值与他们在2015年的居住区相对应。

第一组模型是评估指数年度测量的主要协变量与随后几年的结果变量的生存或变化之间的关联。

模型1。来自非自愿护理水平较低的SMD患者的死亡人数更多吗？

主要协变量是2015年69个地区的非自愿护理率，受到年龄，性别，城市性和剥夺的控制。 分析单位是2015年患有护理发作和注册SMD诊断的个体患者。 结果变量是2015年季度的死亡时间，并进行了SMD诊断的注册事件，直到2018年。 分析单位是单个SMD患者。 统计方法是生存分析，对年龄，性别和调整的调整，以实现随机影响。

模型2。是否有更多非自愿护理领域的自愿SMD患者使用住院护理？

主要协变量是2015年69个地区的非自愿性心理保健率，受到年龄，性别，城市主义和剥夺的控制。 分析单位是2015年具有“自愿护理”的个人SMD患者。 结果变量是在未来两年内为包括患者的心理健康住院时间变化。 统计方法是一种线性混合模型，对CMHC具有随机效应。

模型3。从非自愿护理水平较低的地区，下一集对自愿性SMD患者的非自愿护理的时间有所下降吗？ 主要协变量是2015年69个地区的非自愿性心理保健率，受到年龄，性别，城市性和剥夺的控制。 分析单位是2015年具有“自愿护理”的个人SMD患者。 结果变量是在2016年和2017年观察到的非自愿护理的治疗发作的时间。 统计方法是生存分析，死亡作为竞争风险，对集水区域的随机影响。

4和5模型是集水区的生态模型。

Model 4。在集水区域的非自愿护理水平较低，然后是该地区更多的SMD患者？ 主要协变量是2015年69个地区的非自愿性心理保健率，受到年龄，性别，城市性和剥夺的控制。 结果变量是2016年和2017年SMD患者人数的变化。 分析单位是集水区（n = 69）。 统计方法是与时间，主要协变量和两个作为自变量之间的相互作用的线性回归模型。

模型5。在与更多自杀有关的领域中，非自愿护理水平较低？

主要协变量是2015 - 2018年在69个地区的非自愿护理率，受到年龄，性别，城市性和剥夺的控制。 结果变量是从2015年到2019年，无论患者身份如何，该地区人口中的自杀率是标准化的率。 分析单位是69个集水区。 由于结果的发生率低，将考虑某些区域的合并。 统计方法是相关分析。

传播：研究结果将发表研究国际同行评审的科学期刊。 传播结果所需的论文数量取决于结果的复杂性及其解释。