Burden of Emergency Medical Services Usage by Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients receiving chronic dialysis often require emergent and inpatient care; however, only a minimal amount is known about their out-of-hospital/inter-hospital use of Emergency Medical Services (EMS). The purpose of this study was to describe the utilization of EMS in a cohort of dialysis patients. METHODS: We analyzed a cohort of adult (≥18 years) chronic dialysis patients within the Nova Scotia Health Authority Central Zone Renal Program who initiated chronic dialysis between January 1, 2009 and June 30, 2013 (last follow up July 1, 2015). Dialysis patient data was linked to regional EMS data. Requests for EMS, including encounter type, day of the week, and patient characteristics were described. RESULTS: The cohort consisted of 468 patients of whom 79% (N = 361) had an EMS encounter. There were a total of 8,774 EMS encounters for the entire cohort. Patients who had an EMS encounter tended to be older (64 ± 14 years), compared to those without an encounter (55 ± 16 years, P < 0.001) and also had a higher burden of comorbidity. Transfers (including those between facilities) accounted for 89% of all encounters (N = 7,826), followed by emergency department (ED) transports (N = 749, 9%). Overall, 79% of all non-transfers underwent transport to the ED. For patients receiving thrice weekly in-center hemodialysis, the highest EMS utilization for ED transport occurred on the first hemodialysis day after the long dialysis break (22%, P < 0.01). The lowest proportion of ED transports occurred on the day after hemodialysis day 3. CONCLUSION: Utilization of EMS services by dialysis patients is considerable, particularly for transfers. This highlights a potential area to be targeted for reducing resource utilization. Calls requiring transport to the ED occurred most often on Mondays and Tuesdays, the day after the long-dialysis break, and may represent a time of heightened risk for in-center hemodialysis patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,013 | 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 tête enseignante, 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 ».