Determinants of Emergency Department Visits by Older Adults: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To conduct a systematic review of the literature on the determinants of hospital emergency department (ED) visits by elders, using a modification of the Andersen behavioral model of health services, adapted to explain ED utilization. METHODS: Relevant articles were identified through MEDLINE and a search of reference lists and personal files. Studies of populations aged 65 or older in which ED visits were a study outcome were included if they were: original, not restricted to a particular medical condition, written in English or French, and investigated one or more determinants. Data were abstracted and checked by two authors using a standard protocol. RESULTS: Fourteen studies (reported in 15 articles) were reviewed, 10 community-based and four using clinical samples. Among ten studies that measured multiple determinants, determinants reported from multivariate analyses included measures of need (perceived and evaluated health status, prior utilization), predisposing factors (health beliefs and sociodemographic variables), and enabling factors (physician availability, regular source of care, family resources, geographical access to services). CONCLUSIONS: Need is usually the primary determinant of ED visits in older people. Controlling for need, predisposing and enabling factors that promote access to primary medical care are associated with reduced ED utilization.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».