Frequent users of emergency departments and patient flow in Alberta and Ontario, Canada: an administrative data study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper describes and compares patient flow characteristics of adult high system users (HSUs) and control groups in Alberta and Ontario emergency departments (EDs), Canada. METHODS: Annual cohorts of HSUs were created by identifying patients who made up the top 10% of ED users (by count of ED presentations) in the National Ambulatory Care Reporting System during 2011-2016. Random samples of patients not in the HSU groups were selected as controls. Presentation (e.g., acuity) and ED times (e.g., time to physician initial assessment [PIA], length of stay) data were extracted and described. The length of stay for 2015/2016 data was decomposed into stages and Cox models compared time between stages. RESULTS: There were 20,343,230 and 18,222,969 ED presentations made by 7,032,655 and 1,923,462 individuals in the control and HSU groups, respectively. The Ontario groups had higher acuity than the Alberta groups: about 20% in the Ontario groups were from the emergent level whereas Alberta had 11-15%. Time to PIA was similar across provinces and groups (medians of 60 min to 67 min). Lengths of stay were longest for Ontario HSUs (median = 3 h) and shortest for Alberta HSUs (median = 2.2 h). HSUs had shorter times to PIA (hazard ratio [HR] = 1.03; 95% confidence interval [CI] 1.02,1.03), longer times from PIA to decision (HR = 0.84; 95%CI 0.84,0.84), and longer times from decision to leaving the ED (HR = 0.91; 95%CI 0.91,0.91). CONCLUSIONS: Ontario HSUs had higher acuity and longer ED lengths of stay than the other groups. In both provinces, HSU had shorter times to PIA and longer times after assessment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».