Indicators of paramedic service use by community dwelling older adults
Notice bibliographique
Résumé
<p>Introduction: Home care clients represent a patient group that may be served through community paramedicine (CP) programs. The Detection of Indicators and Vulnerabilities for Emergency Room Trips (DIVERT) scale was recently validated to identify levels of risk for use of emergency care among this population. This study investigates whether frail home care clients that were identified as being at higher risk based on their DIVERT scores were more likely to use paramedic services to access the emergency department within 90 days of assessment when compared to clients that had lower DIVERT scores.</p><p>Methods: A retrospective cohort study was conducted using regularly collected administrative data. Home care assessment data were supplemented with data on emergency department (ED) visits. Arrival by ambulance was modelled to control for DIVERT scores as well as several social and demographic variables.</p><p>Results: Within the cohort, approximately 40% of individuals visited an ED within 90 days of a home care assessment and almost half of all individuals visited an ED more than once within a year. About two-thirds of clients that visited an ED in the 90 days following assessment used an ambulance for transportation. DIVERT scores were predictive of this use with highest scores indicating 4.15 times higher odds of paramedic service use (95% CI 3.60-4.78</p><p>Conclusion: DIVERT was not developed to consider means of transportation to the ED. The results indicate that it can be used to identify frail community dwelling older adults that are likely to use paramedic services to take them to the ED. Further investigation of aspects of social isolation, carer resiliency, time of use, and characteristics associated with ED discharge are warranted. Frequent ambulance use among this population suggests that collaboration between care providers may provide opportunities to prevent unnecessary ED visits by these individuals.</p>
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».