Social factors in frequent callers: a description of isolation, poverty and quality of life in those calling emergency medical services frequently
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frequent users of emergency medical services (EMS) comprise a disproportionate percentage of emergency department (ED) visits. EDs are becoming increasingly overwhelmed and a portion of use by frequent callers of EMS is potentially avoidable. Social factors contribute to frequent use however few studies have examined their prevalence. This study aims to describe social isolation/loneliness, poverty, and quality of life in a sample of frequent callers of EMS in the Hamilton region, a southern Ontario mid-sized Canadian city. STUDY DESIGN: Cross-sectional quantitative study. METHODS: We surveyed people who called EMS five or more times within 12 months. A mailed self-administered survey with validated tools, and focused on four major measures: demographic information, social isolation, poverty, and quality of life. RESULTS: Sixty-seven frequent EMS callers revealed that 37-49% were lonely, 14% had gone hungry in the preceding month, and 43% had difficulties making ends meet at the end of the month. For quality of life, 78% had mobility problems, 55% had difficulty with self-care, 78% had difficulty with usual activities, 87% experienced pain/discomfort, and 67% had anxiety/depression. Overall quality adjusted life years value was 0.53 on a scale of 0 to 1. The response rate was 41.1%. CONCLUSIONS: Loneliness in our participants was more common than Hamilton and Canadian rates. Frequent EMS callers had higher rates of poverty and food insecurity than average Ontario citizens, which may also act as a barrier to accessing preventative health services. Lower quality of life may indicate chronic illness, and users who cannot access ambulatory care services consistently may call EMS more frequently. Frequent callers of EMS had high rates of social loneliness and poverty, and low quality of life, indicating a need for health service optimization for this vulnerable population.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».