Identifying potentially preventable emergency department (PPED) visits among patients with cancer in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
25 Background: Cancer patients (pts) often visit the emergency department (ED) when symptoms and side effects occur. Growing evidence suggests that some treatment-related toxicities can be managed proactively in outpatient clinics, improving patient experience and optimizing acute care utilization. Understanding PPED visits is crucial to developing and evaluating such improvement efforts. Our objectives were to quantify the extent of PPED visits in Ontario among cancer pts and identify the best measure of PPED for province-wide quality improvement. Methods: By linking Activity Level Reporting to the Discharge Abstract Database and the National Ambulatory Care Reporting System, we identified cancer pts who had ED visits or hospitalizations up to 30 days after receiving chemotherapy and/or radiotherapy from April 1, 2014 to March 31, 2015 in Ontario. Episodes were stratified as ED Only or Indirect Admission (ED visit leading to hospitalization). We mapped the presenting Canadian Emergency Department Information System (CEDIS) complaints against the PPED metric proposed by Panattoni et al (JOP, 2018) that combined the CMS preventable visits typology with the STAR PRO tool (Basch et al, JCO, 2016) which found 49.8% were considered potentially preventable (PP). Results: We identified 43,593 ED visits (67% ED Only& 33% Indirect Admissions) among 64,407 pts. The most common presenting CEDIS complaints were pain (20%), fever (13%) and shortness of breath (SoB, 7%) among chemotherapy pts, and pain (19%), SoB (11%) and general weakness (9%) among radiotherapy pts. By applying the CEDIS-based PPED definition, which includes 17 presenting complaints, 50% of ED Only and 68% of Indirect Admission visits were considered PPED. Conclusions: We were able to adapt the PPED algorithm for the Canadian context, which can aid cross-jurisdiction comparisons. We found a substantial proportion of PPED visits. While common presenting complaints had face validity for being PP and a similar proportion of visits were PP compared to the US-based definition, further validation of this approach against healthcare records and in other jurisdictions would be helpful as these metrics become increasingly used for quality improvement.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».