Access to Specialists and Emergency Department Visits in Inflammatory Bowel Disease: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The number of inflammatory bowel disease [IBD]-related visits to the emergency department [ED] is increasing in North America. This study evaluates the relationship between access to specialists and utilization of ED services. METHODS: We conducted a population-based study of all IBD patients in Ontario in 2014-2015 to measure utilization of non-emergency IBD care by specialists [NICS] and ED visits. After characterizing regional variation in access to gastroenterologists and region-wide implementation of NICS, we constructed regression models to determine whether they were predictors of individual utilization of NICS and ED services. RESULTS: The number of gastroenterologists per 1000 IBD patients varied geographically, ranging from 1.13 to 10.65, as did the region-wide proportion of patients who received NICS, ranging from 21% to 52%. Compared with those with low access to gastroenterologists, those living in areas with moderate (odds ratio [OR], 2.37; 95% confidence interval [CI]: 2.27-2.47) and high [OR, 1.83; 95% CI: 1.71-1.95] access were more likely to receive NICS. The risk of visits to the ED was lower among those residing in regions with moderate [OR, 0.78; 95% CI: 0.75-0.82] and high access [OR, 0.74; 95% CI: 0.69-0.80] to gastroenterologists and in regions where implementation of NICS was not low [OR, 0.78; 95% CI: 0.75-0.81]. CONCLUSIONS: Poor access to outpatient IBD specialist care contributes to IBD-related ED visits. Strategies to increase specialist access may reduce the utilization of emergency services.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».