Mortality among patients with frequent emergency department use for alcohol-related reasons in Ontario: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the risk of death among people who visit emergency departments frequently for alcohol-related reasons, including whether mortality risk increases with increasing frequency of visits. Our primary objective was to describe the sociodemographic and clinical characteristics of this high-risk population and examine their 1-year overall mortality, premature mortality and cause of death as a function of emergency department visit frequency in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using linked health administrative data (Jan. 1, 2010, to Dec. 31, 2016) in Ontario for people aged 16-105 years who made at least 2 emergency department visits for mental or behavioural disorders due to alcohol within 1 year. We subdivided the cohort based on visit frequency (2, 3 or 4, or ≥ 5). The primary outcome was 1-year mortality, adjusted for age, sex, income, rural residence and presence of comorbidities. We examined premature mortality using years of potential life lost (YPLL). RESULTS: Of the 25 813 people included in the cohort, 17 020 (65.9%) had 2 emergency department visits within 1 year, 5704 (22.1%) had 3 or 4 visits, and 3089 (12.0%) had 5 or more visits. Males, people aged 45-64 years, and those living in urban centres and lower-income neighbourhoods were more likely to have 3 or 4 visits, or 5 or more visits. The all-cause 1-year mortality rate was 5.4% overall, ranging from 4.7% among patients with 2 visits to 8.8% among those with 5 or more visits. Death due to external causes (e.g., suicide, accidents) was most common. The adjusted mortality rate was 38% higher for patients with 5 or more visits than for those with 2 visits (adjusted hazard ratio 1.38, 95% confidence interval 1.19-1.59). Among 25 298 people aged 16-74 years, this represented 30 607 YPLL. INTERPRETATION: We observed a high mortality rate among relatively young, mostly urban, lower-income people with frequent emergency department visits for alcohol-related reasons. These visits are opportunities for intervention in a high-risk population to reduce a substantial mortality burden.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».