A165 ASSESSING ATTENDANCE OF SUBSTANCE USER ENDOSCOPIES (A.S.U.R.E)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In Canada, British Columbia (BC) is the leading province in opioid deaths with 30.6 per 100,000 population. Since substance users are stigmatized in health care, patient care requires specific, individualized management strategies, which often creates a gap between the patient and health care service. Diagnostic studies remain a challenge due to lack of funding and the unique requirements necessary to treat this patient population efficiently. Thus, new methods of prevention must be cultivated to ensure ideal patient care. Aims To investigate the proportion of patients on restricted narcotics that failed to attend scheduled gastroenterology and hepatology appointments at our center. Methods A retrospective chart review from 01/05 – 07/19 and data analysis of patients (≥ 19 yrs.) referred to a Downtown Gastroenterology office was performed. Data was collected from an electronic medical record system and filtered through a keyword search for ‘Methadone’, ‘Suboxone’, ‘Dilaudid’, and ‘Morphine’ to create a sample size of patients with recent/ongoing use of narcotic agents. Patients with chronic pain, or terminal illness prescribed these drugs were not included. Demographic information, type of appointment scheduled and failure to attend were recorded. Results Acquired data yielded 2630 patients of which 350 patient were included. Mean age was 47 years (61% male). 35% of the patients were current narcotics users, the rest being previous users of these agents. Scheduled appointments and non-attendance are shown in Tables 2 and 3. Most patients (70%) were referred for various general GI complaints with HCV accounting for 23% of the consults. Despite the use of confirmation lines, 20% of HCV referred patients and 29% of non-HCV referred patients did not attend their first appointment. Conclusions Current and prior narcotic users failed to attend more than one quarter of scheduled gastroenterology/hepatology appointments. Ideal management of care for GI disease can’t be obtained without contact with those that provide the service. Creative, innovative management strategies are required to ensure ideal care for this unique group of patients. Funding Agencies None
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».