Understanding the High Frequency Use of the Emergency Department for Patients With Chronic Pain: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic pain (CP) is a common driver of emergency department (ED) visits despite the ED not being the ideal setting for CP because of increased risk of adverse events and high costs. PURPOSE: The purpose of this study is to understand factors contributing to CP-related ED visits, patients' care experiences, and patients' perspectives on alternatives to the ED. METHODS: We used a mixed-methods design combining semi-structured interviews and questionnaires with 12 patients with CP who had 12 or more ED visits over 1 year. We analyzed test scores using descriptive statistics and interviews using applied thematic analysis. RESULTS: Four themes emerged. Factors contributing to ED visits included the following: fear (e.g., pain and its impact); inability to cope with pain; family suggestions to go to the ED; and access to other services and resources. Patients had validating and invalidating experiences in the ED: needs were met or not met; and feeling acknowledged or unacknowledged. Patients' experiences with their family physician included feeling supported or unsupported. Alternatives to the ED included working with an interdisciplinary team, developing personalized care plans, and increased community-based resources. CONCLUSIONS: Patients with CP and frequent ED use present with complex pain and care experiences, requiring careful attention to management strategies and the patient-provider relationship.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».