Emergency department use by people with HIV in Ontario: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department use may reflect poor access to primary care. Our objective was to compare rates and causes of emergency department use between adults living with and without HIV. METHODS: We conducted a population-based study involving Ontario residents living with and without HIV between Apr. 1, 2011, and Mar. 31, 2012. We frequency matched adults with HIV to 4 HIV-negative people by age, sex and census division, and used random-effects negative binomial regression to compare rates of emergency department use. We classified visits as low urgency or high urgency, and also examined visits for ambulatory care sensitive conditions. Hospital admission following an emergency department visit was a secondary outcome. RESULTS: We identified 14 534 people with HIV and 58 136 HIV-negative individuals. Rates of emergency department use were higher among people with HIV (67.3 v. 31.2 visits per 100 person-years; adjusted rate ratio 1.58, 95% confidence interval [CI] 1.51-1.65). Similar results were observed for low-urgency visits. With the exception of hypertension, visit rates for ambulatory care sensitive conditions were higher among people with HIV. People with HIV were also more likely than HIV-negative individuals to be admitted to hospital following an emergency department visit (adjusted odds ratio 1.55, 95% CI 1.43-1.69). INTERPRETATION: Compared with HIV-negative individuals, people with HIV had high rates of emergency department use, including potentially avoidable visits. These findings strongly support the need for comprehensive care for people with HIV.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».