Bounce-back visits in a rural emergency department.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The rate of return visits at urban emergency departments (EDs) has been reported as approximately 3% within 72 hours of discharge. However, the current literature does not indicate the rate of return visits for rural EDs. The purpose of this study was to determine the bounce-back rate at a rural ED and to characterize the visits. METHODS: A retrospective chart review was performed on all visits to the ED of the South Huron Hospital between Apr. 1, 2007, and Mar. 31, 2008. Charts were reviewed for patient age, Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale (CTAS) score, most common diagnoses and discharge disposition for each visit. RESULTS: Of the 9935 ED visits during this 12-month period, 289 (2.9%) were return visits within 72 hours. Median patient age was 46 years. The most common CTAS score for return visits was CTAS-IV (45.3%). The most common diagnosis was unspecified abdominal pain (4.0%). Most patients (88.6%) were treated in the ED and discharged home. CONCLUSION: This study demonstrates that the bounce-back rate at a rural ED is similar to that at an urban ED. Most return visits are for low-acuity conditions, and unspecified abdominal pain represents the most common return diagnosis.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».