Characteristics of patients who leave without being seen: comparing with those who do not leave
Notice bibliographique
Résumé
The percent of patients leaving without been seen by a doctor (LWBS) is often seen as a quality indicator of care. In this longitudinal study, we compare the behaviour over time of two groups of patients: the LWBS group composed by patients who did at least one LWBS visit, with the no-LWBS group containing the remaining individuals. We analysed their low acuity visits over a period of 3.5 years and search for the most frequent sequences of use of the Emergency departments in the city of Sherbrooke, Quebec. The LWBS visits represent a high percent of low acuity visits (14%) but they are generated by a low percent of the population (10.7%). The LWBS group generated 6.68 visits per person versus 3.13 visits in the no-LWBS group. The LWBS patients are young, 36 years old on average, and live in city areas either materially or socially deprived. Analysis of temporal sequences for all users revealed that patients’ conditions are being treated in the ED, instead of being followed up with a GP or a family doctor. Temporal sequences also revealed that a member of the LWBS group will likely repeat an LWBS visit within a week. Mental disorders, respiratory and digestive system problems are more frequent in the LWBS group than in the no-LWBS group and this may indicate chronic situations poorly managed. As there is no monetary incentive for the hospitals in Quebec to reduce the LWBS rate, we propose to establish a recall system that will direct chronic patients to external clinics already in service in the hospitals.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».