Unscheduled Return Visits to the Pediatric Emergency Department-One-Year Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients returning to the emergency department (ED) within 72 hours of their visit may contribute to crowding and might indicate failure to give a proper assessment, treatment, or follow-up instructions. The aim of this study was to describe the rate of return visits in a tertiary care pediatric ED (PED) and find characteristics of children who return to the ED. METHODS: We retrospectively reviewed all records of patients visiting our PED in Toronto during 2003. We collected demographic data, time of visit(s), and acuity. We excluded patients who left without being seen, left against medical advice, or were admitted to the hospital. We conducted univariate and multivariate analyses to determine odds ratio of variables associated with returning. RESULTS: Of 37,725 eligible children, 1990(5.2%) returned within 72 hours. One hundred fifty-six returned for a third visit, and 10 returned for a fourth visit. A quarter of the children who returned were younger than 1 year, and the younger the child, the higher the likelihood of returning; the higher the acuity of the first (index) visit, the higher the likelihood that a patient will return. Patients coming during the busiest hours, between 8 pm and midnight, were more likely to return. We found no significant seasonal differences in univariate or multivariate analysis. CONCLUSIONS: Five percent of our PED visits are return visits of children seen in the 72 hours before the visit. Younger children, with high acuity who come to the ED in the late evening hours, are most 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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découle