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Enregistrement W2011704452 · doi:10.1111/j.1553-2712.2009.00633.x

Who Comes Back? Characteristics and Predictors of Return to Emergency Department Services for Pediatric Mental Health Care

2010· article· en· W2011704452 sur OpenAlexaffabout
Amanda S. Newton, Samina Ali, David W. Johnson, Christina Haines, Rhonda J. Rosychuk, Rachel A. Keaschuk, Philip Jacobs, Mario Cappelli, Terry P. Klassen

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentConfidence intervalOdds ratioPsychological interventionAmbulatoryLogistic regressionMental healthPediatricsDemographyEmergency medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives: The objective of this study was to investigate predictors of emergency department (ED) return visits for pediatric mental health care. The authors hypothesized that through the identification of clinical and health system variables that predict return ED visits, which children and adolescents would benefit from targeted interventions for persistent mental health needs could be determined. Methods: Data on 16,154 presentations by 12,589 pediatric patients (≤17 years old) were examined from 2002 to 2006, using the Ambulatory Care Classification System (ACCS), a provincewide database for Alberta, Canada. Multivariable logistic regressions identified predictors, while survival analyses estimated time to ED return. Results: In the multivariable analysis, there were four patient factors significantly associated with ED return. Male sex (odds ratio [OR] = 0.78; 99% confidence interval [CI] = 0.69 to 0.89) was associated with a lower rate of return, as was child age. The likelihood of ED return increased with age. Children ≤5 years (OR = 0.26; 99% CI = 0.14 to 0.46) and between ages 6 and 12 (OR = 0.64; 99% CI = 0.51 to 0.79) were less likely to return, compared to 13‐ to 17‐year‐olds. Patients with families receiving full assistance for covering government health care premiums were more likely to return compared to those with no assistance (OR = 1.59; 99% CI = 1.33 to 1.91). Patients were more likely to return if their initial presentation was for a mood disorder (OR = 1.72; 99% CI = 1.46 to 2.01) or psychotic‐related illness (OR = 2.53; 99% CI = 1.80 to 3.56). There were two modest health care system predictors in the model. The likelihood of return decreased for patients triaged as nonurgent (OR = 0.62; 99% CI = 0.45 to 0.87) versus those triaged as urgent (level 3 acuity) and increased for patients with visits to general (vs. pediatric) EDs (OR = 1.25; 99% CI = 1.03 to 1.52). ED region (urban vs. rural) did not predict return. Within 72 hours of discharge, 6.1 and 8.7% of patients diagnosed with a mood disorder and psychotic‐related illness, respectively, returned to the ED. Throughout the study period, 28.5 and 36.6% of these diagnostic populations, respectively, returned to the ED. Conclusions: Among children and adolescents who accessed the ED for mental health concerns, being female, older in age, in receipt of social assistance, and having an initial visit for a mood disorder or psychotic‐related illness were associated with return for further care. How patient presentations were triaged and whether visits were made to a pediatric or general ED also affected the likelihood of return. ACADEMIC EMERGENCY MEDICINE 2010; 17:177–186 © 2010 by the Society for Academic Emergency Medicine

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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