Brief case management versus usual care for frequent users of emergency departments: the Coordinated Access to Care from Hospital Emergency Departments (CATCH-ED) randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frequent users of hospital emergency departments (EDs) are a medically and socially vulnerable population. This article describes the rationale for a brief case management intervention for frequent ED users with mental health and/or addiction challenges and the design of a randomized trial assessing its effectiveness. METHODS/DESIGN: Eligible participants are adults in a large urban centre with five or more ED visits in the past year, with at least one prior visit for a mental health or addictions reason. Participants (N = 166) will be randomized to either 4 to 6 months of brief case management or usual care, and interviewed every 3 months for 1 year. Consent will be sought to access administrative health records. A subset of participants (N = 20) and service providers (N = 13) will participate in qualitative data collection. DISCUSSION: Addressing the needs of frequent ED users is a priority in many jurisdictions. This study will provide evidence on the effectiveness of brief case management, compared to usual care, on reducing ED visits among frequent ED users experiencing mental health or substance misuse problems, and inform policy and practice in this important area. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT01622244 . Registered 4 June 2012.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».