Patients Who Use Multiple EDs: Quantifying the Degree of Overlap between ED Populations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The degree to which individual patients use multiple emergency departments (EDs) is not well-characterized. We determined the degree of overlap in ED population between three geographically proximate hospitals. METHODS: This retrospective cohort study reviewed administrative hospital records from 2003 to 2007 for patients registered to receive ED services at an urban academic, urban community, and suburban community ED located within 10 miles of one another. We determined the proportion who sought care at multiple EDs and secondarily characterized patterns of repeat encounters. RESULTS: There were 795,176 encounters involving 282,903 patients. There were 89,776 (31%) patients with multiple encounters to a single ED and 39,920 (14%) patients who sought care from multiple EDs. The 39,920 patients who sought care from multiple EDs generated 185,629 (23%) of all encounters. Patients with repeat encounters involving multiple EDs were more likely to be frequent or highly frequent users (30%) than patients with multiple encounters to a single ED (14%). CONCLUSION: While only 14% of patients received care from more than one ED, they were responsible for a quarter of ED encounters. Patients who use multiple EDs are more often frequent or highly frequent users than are repeat ED visitors to the same ED. Overlap between ED populations is sufficient to warrant consideration by multiple domains of research, practice, and policy.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».