Incidence and correlates of opioid-related psychiatric emergency care: A retrospective, multiyear cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2018, nearly 4,000 Canadian lives were claimed by the opioid epidemic. To date, only a few studies have reviewed shifts in emergency department (ED) utilization for opioid-related psychiatric presentations. AIMS: To describe the characteristics of patients seeking ED care for opioid-related psychiatric presentations and to identify demographic and clinical characteristics that were associated with psychiatric inpatient admission for such presentations. METHODS: Retrospective cohort study with multivariate logistic regression. FINDINGS: Over a 4-year period, 555 opioid-related presentations were recorded (50 percent female, mean age 40.0 years). Time trend analysis showed a nonsignificant increase in the number of visits by fiscal year. The most common reason for ED presentation relevant to opioids was opioid withdrawal (49 percent). Nearly 20 percent of all visits required psychiatric admission; predictors of psychiatric admission were arrival by ambulance (adjusted odds ratio (AOR) = 2.03), older age (AOR = 1.05), longer length of ED stay (AOR = 1.10), and more severe triage score (AOR = 0.4). Sex and referring service were not associated with disposition in the ED. Admissions were more likely for opioid intoxication and withdrawal. CONCLUSION: EDs are serving increasing numbers of patients in psychiatric crisis related to opioid-use. A decision support tool could be developed and validated in the future to provide reliable, clinically relevant information to providers and case managers relevant to opioid-related ED presentations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».