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Enregistrement W2568429084 · doi:10.5770/cgj.19.253

Geriatric Homelessness: Association with Emergency Department Utilization

2016· article· en· W2568429084 sur OpenAlexaffvenue
Ana Hategan, Daniel K. Tisi, Mariam Abdurrahman, James A. Bourgeois

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentPsychological interventionGerontologyFamily medicineEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Homeless adults frequently use emergency departments (EDs), yet previous studies investigating ED utilization by the older segment received little attention. This study sought to characterize older homeless adults who utilized local urban EDs. METHODS: ED encounters at three hospitals in Hamilton (Ont.) were analyzed, and demographic and clinical characteristics of the older homeless (age > 50) vs. younger counterparts (age ≤ 50) were compared during a 24-month period. RESULTS: Of all adults, 1,330 were homeless, of whom 66% were above age 50. Older homeless adults sought less acute care within 30 days from an index visit compared with their younger counterparts. Non-acute illnesses constituted only 18% of triaged cases. Older homeless women with access to a primary care physician (PCP) were 3.3 times more likely to return to ED within 30 days, whereas older homeless men (irrespective of PCP access) were less likely to return to ED. CONCLUSIONS: Despite high homeless patient acuity, a lesser number of ED visits with increasing age remains concerning because of previously reported high morbidity and mortality rates. Access to primary care may not be enough to reduce ED utilization. Further research is needed to evaluate acute care interventions and their effectiveness in ED, and to identify homeless patients requiring more targeted services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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