Emergency department use: is frequent use associated with a lack of primary care provider?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if having a primary care provider is an important factor in frequency of emergency department (ED) use. DESIGN: Analysis of a central computerized health network database. SETTING: Three EDs in southern New Brunswick. PARTICIPANTS: All ED visits during 1 calendar year to an urban regional hospital (URH), an urban urgent care centre (UCC), and a rural community hospital (RCH) were captured. MAIN OUTCOME MEASURES: Patients with and without listed primary care providers were compared in terms of number of visits to the ED. A logistic regression analysis was used to determine factors predictive of frequent attendance. RESULTS: In total, 48 505, 41 004, and 27 900 visits were made to the URH, UCC, and RCH, respectively, in 2009. The proportion of patients with listed primary care providers was 36.6% for the URH, 37.1% for the UCC, and 89.4% for the RCH. Among ED patients at all sites, frequent attenders (4 or more visits to an ED in 1 year) were significantly more likely (59.6% vs 45.1%, P < .001) to have listed primary care providers. Other factors that predicted frequent use included attendance at a rural ED, female sex, and older age. CONCLUSION: This study characterizes attendance rates for 3 EDs in southern New Brunswick. Our findings highlight interesting differences between urban and rural ED populations, and suggest that frequent use of the ED might not be related to lack of a listed primary care provider.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».