Ambulance use, distance and outcomes in patients with suspected cardiovascular disease: a registry-based geographic information system study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite guideline recommendations, the majority of patients with symptoms suggestive of acute coronary syndrome do not use emergency medical services to reach the emergency department (ED). The aim of this study was to investigate the factors associated with EMS utilisation and subsequent patient outcomes. METHODS: Using administrative data, all patients who presented to an ED in the metropolitan areas of Edmonton and Calgary in the years of 2007-2013 with main ED diagnosis of acute coronary syndrome, stable angina or chest pain were included. The travel distance was estimated using the geographic information system method to approximate the distance between the ED and patient home. The clinical endpoints were the 7-day and 30-day all-cause events (death, re-hospitalisation and repeat ED visit). RESULTS: Of 50,881 patients, 30.5% presented by emergency medical services. Patients with older age, female sex, ED diagnosis of acute coronary syndrome, more comorbidities and lower household income were more likely to use emergency medical services to reach the hospital. Longer travel distance was associated with higher emergency medical services use (odds ratio 1.09, 95% confidence interval 1.09-1.10), but it was not a predictor of clinical events. After adjustment for covariates and inverse propensity score weighting, emergency medical services use was associated with a higher risk of 7-day and 30-day clinical events. CONCLUSION: Several demographic and clinical features were associated with higher emergency medical services use including geographical variation. Although longer travel distance was shown to be linked to higher emergency medical services use, it was not an independent predictor of patient outcome. This has implications for the design of emergency medical services systems, triage and early diagnosis and treatment options.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».