Emergency Department Use among Patients with CKD: A Population-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Although prior studies have observed high resource use among patients with CKD, there is limited exploration of emergency department use in this population and the proportion of encounters related to CKD care specifically. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: (including dialysis-dependent patients) in Alberta, Canada between April 1, 2010 and March 31, 2011. Patients with CKD were linked to administrative data to capture clinical characteristics and frequency of emergency department encounters and followed until death or end of study (March 31, 2013). Within each CKD category, we calculated adjusted rates of overall emergency department use as well as rates of potentially preventable emergency department encounters (defined by four CKD-specific ambulatory care-sensitive conditions: heart failure, hyperkalemia, volume overload, and malignant hypertension). RESULTS: During mean follow-up of 2.4 years, 111,087 patients had 294,113 emergency department encounters; 64.2% of patients had category G3A CKD, and 1.6% were dialysis dependent. Adjusted rates of overall emergency department use were highest among patients with more advanced CKD; 5.8% of all emergency department encounters were for CKD-specific ambulatory care-sensitive conditions, with approximately one third resulting in hospital admission. Heart failure accounted for over 80% of all potentially preventable emergency department events among patients with categories G3A, G3B, and G4 CKD, whereas hyperkalemia accounted for almost one half (48%) of all ambulatory care-sensitive conditions among patients on dialysis. Adjusted rates of emergency department events for heart failure showed a U-shaped relationship, with the highest rates among patients with category G4 CKD. In contrast, there was a graded association between rates of emergency department use for hyperkalemia and CKD category. CONCLUSIONS: Emergency department use is high among patients with CKD, although only a small proportion of these encounters is for potentially preventable CKD-related care. Strategies to reduce emergency department use among patients with CKD will, therefore, need to target conditions other than CKD-specific ambulatory care-sensitive conditions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».