Individual predictors of frequent emergency department use: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A small proportion of patients use an excessively large amount of emergency care resources which often results in emergency department (ED) overcrowding, decreased quality of care and efficiency. There is a need to better identify these patients in order to target those who will benefit most from interventions adapted to their specific needs. We aimed to identify the predictive factors of short-term frequent use of ED (over a 1-year period) and chronic frequent use of ED (over a multiple-year period) and to highlight recurring characteristics in patients. METHODS: A scoping review was performed of all relevant articles found in Medline published between 1979 and 2015 (Ovid). This scoping review included a total of 20 studies, of these, 16 articles focussed on frequent ED users and four others on chronic frequent ED users. RESULTS: A majority of articles confirm that patients who frequently visit the ED are persons of low socioeconomic status. Both frequent and chronic frequent ED users show high levels of health care use (other than the ED) and suffer from multiple physical and mental conditions. CONCLUSIONS: This research highlights which individual factors predict frequent emergency department use. Further research is needed to better characterize and understand chronic frequent users as well as the health issues and unmet medical needs that lead to chronic frequent ED use.
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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 | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».