High Frequency Users with Mental Health Complaints of Emergency Departments in a Canadian Prairie City
Notice bibliographique
Résumé
Excessive use of emergency departments (EDs) for the treatment of mental health complaints (MHCs) suggests alternate interventions are required. To understand attributes of patients who are high frequent users (HFUs) of EDs for the treatment for MHCs. Suggest realistic changes that would make the health care system more effectively respond to HFUs needs. Administrative data were used to analyze the use of all three emergency departments in Saskatoon Health Region by patients presenting with primary MHCs in 2012. A chart review of HFUs for the years 2011 to 2013 was also undertaken. In 2012 approximately 1.2% (3,824) of the Region’s population made the 6,235 visits for a primary MHC. ED visits exhibit a Pareto distribution with most patients (72.8%) making a single visit however < 0.1 % (34) made 10+ visits. HFUs (10+ visits) used EDs in multiple years, over 3 years making an average of 59 ED visits (R=19 to 194). They were generally, young, male, unemployed, transient or homeless with many unmet social and economic needs. They could be categorized into: 1) suffering from severe alcohol abuse/withdrawal or illicit drug use; 2) chronic mood and anxiety disorders; 3) significant personal and social stressors; and 4) a complex combination of psychiatric disease(s) and cognitive impairment. Action should be taken to identify ‘High Frequency Users’ early in their patient career and develop appropriate interventions taking into account their unique and diverse needs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».