Risk factors for frequent users of the emergency department among adults aged 55 and older
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Excessive use of the emergency department (ED) is a major source of healthcare expenditure. ED frequent users, have been identified as a major contributing factor to a disporportionate amount of ED visits and costs, making up 20% to 30% of all annual visits. The aim of the study was to identify risk factors that place adults age 55 and older at risk for frequent ED use.Methods: The Transitional Care Model (TCM): Hospital Discharge Screening Criteria for High Risk Older Adults was used to identify risk factors for frequent use of ED services in adults 55 and older.Results and conclusions: A third of the sample (33%) had active behavioral and/or psychiatric issues. A majority of the sample (87%) had two or more hospitalizations within 6 months of a prior ED visit, and seventy-two percent were hospitalized within thirty days of an Emergency Department visit. Almost 70% had at least 1 chronic diagnosis of diabetes (41.5%), heart failure (35.8%), or COPD (28%). Most patients were between ages 70-85 years old and risk factors for ED frequent use included 4 or more coexisting health conditions, 6 or more prescription medications, previous hospital admissions, active behavioral and/or psychiatric issues. Identifying older adults at high risk for ED frequent use may provide earlier interventions and less reliance on ED use for care and treatment of chronic disorders.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».