Factors associated with chronic frequent emergency department utilization in a population with diabetes living in metropolitan areas: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A small proportion of patients utilizes a disproportionately large amount of emergency department (ED) resources. Being able to properly identify chronic frequent ED users, i.e. frequent ED users over a multiple-year period, would allow healthcare professionals to intervene before it occurs and, if possible, redirect these patients to more appropriate health services. The objective of this study was to explore the factors associated with chronic frequent ED utilization in a population with diabetes. METHODS: A population-based retrospective cohort study using administrative data was conducted on 62,316 patients with diabetes living in metropolitan areas of Quebec (Canada), having visited an ED during 2006, and still alive in 31 December 2009. The dependant variable was being a chronic frequent ED user, defined as having at least 3 ED visits per year during three consecutive years (2007-2009). Independent variables, measured during 2006, included age, sex, neighbourhood deprivation, affiliation to a general practitioner, and number of physical and mental health comorbidities. Logistic regression and tree-based method were used to identify factors associated with chronic frequent ED use. RESULTS: A total of 2.6% of the cohort (patients with diabetes and at least one ED visit in 2006) was identified as chronic frequent ED users. These patients accounted for 16% of all ED visits made by the cohort during follow-up. The cumulative effect of a high illness burden combined with mental health disorders was associated with an increased risk of chronic frequent ED use. CONCLUSIONS: Interventions must target the population at higher risk of becoming chronic frequent ED users and should be designed to manage the complex interaction between high illness burden and mental health.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».