Do callers of young children with fever follow the self-care recommendations given by a nursing triage line?
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe management of fever can be a stressful situation for caregivers of young children. Accessing emergency departments and urgent care centres (ED/UCCs) due to concerns about fever and the potential consequences of child fever is common, despite fever rarely being considered a medical emergency.
 Objectives and ApproachDetermine the non-compliance rate with public health advice for self-care at home for young children (3-35 months) with a fever. Non-compliance was defined based on the presence of a record of healthcare use within 72 hours following a call to a nurse telephone triage line, Health Link (HL), and receiving a self-care recommendation. Callers between October 2015-March 2016 were identified and linked with four databases: registry files, National Ambulatory Care Reporting System; Inpatient-Discharge Abstract Database and Physician Claims (N = 879). Overall non-compliance rate and descriptive analysis by child age, caregiver age, geography, and call time were completed.
 ResultsThe overall non-compliance rate with HL advice was 35.6%. Among callers, 17.5% visited an ED/UCC, 1.1% had an inpatient hospital admission, and 21.3% visited a physician’s office. Among the patients that utilized health care services after the HL call, 13.6% only visited ED/UCC, 18% only visited a physician’s office, and 4% utilized more than one type of health care service. Callers in rural and rural remote areas had lower odds of visiting a physician’s office compared to the urban areas (p-value <0.01). No significant differences were found by child age, caregiver age or time of call.
 Conclusion/ImplicationsFindings of this study suggest that approximately one-third of callers are not following the telephone triage advice, potentially leading to unnecessary increased burden on the healthcare system. Further study is warranted to examine reasons for non-compliance. Strategies to increase compliance in caregivers should be explored.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».