Identifying subgroups and risk among frequent emergency department users in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Frequent emergency department (ED) users are heterogeneous. We aimed to identify subgroups and assess their mortality. Methods: We identified patients ≥18 years with ≥1 ED visit in British Columbia from April 1, 2012 to March 31, 2015, and linked to hospitalization, physician billing, prescription, and mortality data. Frequent users were the top 10% of patients by ED visits. We employed cluster analysis to identify frequent user subgroups. We assessed 365-day mortality using Kaplan-Meier curves and conducted Cox regressions to assess mortality risk factors within subgroups. Results: We identified 4 subgroups. Subgroup 1 (“Elderly”) had median age 77 years (interquartile range [IQR]: 66–85), 5 visits/year (IQR: 4–6), median 8 prescription medications (IQR: 5–11), and 24.7% mortality. Subgroup 2 (“Mental Health and Alcohol Use”) had median age 48 years (IQR: 34–61), 13 visits/year (IQR: 10–16), and 12.3% mortality. They made a median 31 general practitioner visits (IQR: 19–51); however, only 23.7% received a majority of services from 1 primary care physician. Subgroup 3 (“Young Mental Health”) had median age 39 years (IQR: 28–51), 5 visits/year (IQR: 4–6), and 2.2% mortality. Subgroup 4 (“Short-term”) had median age 50 years (IQR: 34–65), 4 visits/year (IQR: 4–5) regularly spaced over a short term, and 1.4% mortality. Male sex (all subgroups), long-term care (“Mental Health and Alcohol Use;” “Young Mental Health”), and rural residence (“Elderly” in long-term care; “Young Mental Health”) were associated with increased mortality. Conclusions: Our results identify frequent user subgroups with varying mortality. Future research should explore subgroups’ unmet needs and tailor interventions toward them.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».