Factors associated with physician follow-up among patients with chest pain discharged from the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients with chest pain do not receive follow-up from a physician after discharge from the emergency department despite significant survival benefit associated with follow-up care. Our objective was to evaluate factors associated with physician follow-up to understand this gap in practice. METHODS: We conducted an observational study involving patients at high risk who were assessed for chest pain and discharged from an emergency department in Ontario between April 2004 and March 2010. We used multivariable logistic regression to determine the association of clinical and nonclinical characteristics with physician follow-up. RESULTS: We identified 56 767 patients, of whom 25.1% did not receive any follow-up by a physician, 69.0% were seen by their primary care physician, and 17.3% were seen by a cardiologist within 30 days. Patients who had medical comorbidities and cardiac conditions such as myocardial infarction or heart failure were less likely to have follow-up. In contrast, a previous visit to a primary care physician was associated with the highest odds of having physician follow-up (odds ratio [OR] 6.44, 95% confidence interval [CI] 5.91-7.01). Similarly, a previous visit to a cardiologist was strongly associated with follow-up by a cardiologist (OR 3.01, 95% CI 2.85-3.17). Patients evaluated in emergency departments with the highest tertile of chest pain volume were more likely to receive follow-up from any physician (OR 1.52, 95% CI 1.31-1.77) and from a cardiologist (OR 2.04, 95% CI 1.61-2.57). INTERPRETATION: Nonclinical factors are strongly associated with physician follow-up for patients with chest pain after discharge from the emergency department. However, patients with comorbidities and at higher risk for future adverse events are less likely to receive follow-up care.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».