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Enregistrement W3135867223 · doi:10.9778/cmajo.20200168

Characteristics of frequent emergency department users in British Columbia, Canada: a retrospective analysis

2021· article· en· W3135867223 sur OpenAlexaffvenueabout
Jessica Moe, Fiona O’Sullivan, Margaret J. McGregor, Michael J. Schull, Kathryn Dong, Brian R. Holroyd, Eric Grafstein, Corinne M. Hohl, Johanna Trimble, Kimberlyn McGrail

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensAlberta HealthVancouver General HospitalCanadian Patient Safety InstituteUniversity of TorontoUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedical emergencyEmergency medicineMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frequent emergency department users disproportionately account for rising health care costs. We aimed to characterize frequent emergency department users in British Columbia, Canada. METHODS: We performed a retrospective analysis using health administrative databases. We included patients aged 18 years or more with at least 1 emergency department visit from 2012/13 to 2015/16, linked to hospital, physician billing, prescription and mortality data. We used annual emergency department visits made by the top 10% of patients to define frequent users (≥ 3 visits/year). RESULTS: Over the study period, 13.8%-15.3% of patients seen in emergency departments were frequent users. We identified 205 136 frequent users among 1 196 353 emergency department visitors. Frequent users made 40.3% of total visits in 2015/16. From 2012/13 to 2015/16, their visit rates per 100 000 BC population showed a relative increase of 21.8%, versus 13.1% among all emergency department patients. Only 1.8% were frequent users in all study years. Mental illness accounted for 8.2% of visits among those less than 60 years of age, and circulatory or respiratory diagnoses for 13.3% of visits among those aged 60 or more. In 2015/16, frequent users were older and had lower household incomes than nonfrequent users; the sex distribution was similar. Frequent users had more prescriptions (median 9, interquartile range [IQR] 5-14 v. 1, IQR 1-3), primary care visits (median 15, IQR 9-27 v. 7, IQR 4-12) and hospital admissions (median 2, IQR 1-3 v. 1, IQR 1-1), and higher 1-year mortality (10.2% v. 3.5%) than nonfrequent users. INTERPRETATION: Emergency department use by frequent users increased in BC between 2012/13 and 2015/16; these patients were heterogenous, had high mortality and rarely remained frequent users over multiple years. Our results suggest that interventions must account for heterogeneity and address triggers of frequent use episodes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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