Return to the Emergency Department among Elders: Patterns And Predictors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: 1) To describe the pattern of return visits to the emergency department (ED) among elders over the six months following an index visit; 2) to identify the predictors of early return (within 30 days) and frequent return (three or more return visits in six months); and 3) to evaluate a newly developed screening tool for functional decline, Identification of Seniors At Risk (ISAR), with regard to its ability to predict return visits. METHODS: Subjects were patients aged 65 years or more who visited the EDs of four Canadian hospitals during the weekday shift over a three-month recruitment period. Excluded were patients who: could not be interviewed, due either to their medical conditions or to cognitive impairment, and no other informant was available; refused linkage of study data; or were admitted to hospital at the initial (index) visit. Measures made at the index ED visit included: 27 self-report screening questions on social, physical, and mental risk factors, medical history, use of hospital services, medications, and alcohol. Six of these questions comprised the ISAR scale. Return visits and diagnoses during the six months after the index visit were abstracted from the utilization database. RESULTS: Among 1,122 patients released from the ED, 492 (43.9%) made one or more return visits; 216 (19.3%) returned early and 84 (7.5%) returned frequently. Earlier returns were more likely than later returns to be for the same diagnosis (p = 0.003). Using logistic regression, hospitalization during the previous six months, feeling depressed, and certain diagnoses predicted both early and frequent returns. Also, a history of heart disease, having ever been married, and not drinking alcohol daily predicted early return; a history of diabetes, a recent ED visit, and lack of support predicted frequent use. CONCLUSIONS: In the first month after an ED visit, return rates are highest and are more likely to be for the same diagnosis. Both medical and social factors predict early and frequent returns to the ED; patients at increased risk of return can be quickly identified with a short, self-report questionnaire. The ISAR screening tool, developed to identify patients at increased risk of functional decline, can also identify patients who are more likely to return to the ED.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».