Pediatric high users of Canadian hospitals and emergency departments
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Few studies have examined the most frequent pediatric users of hospital services. Our objective was to determine the clinical diagnoses, demographic characteristics, and medical severity of high-use pediatric patients in Canada. METHODS: We conducted a retrospective analysis of patients <18 years of age who either were admitted to hospital or visited an emergency department (ED) using the Canadian Institute for Health Information's (CIHI) Dynamic Cohort of Complex, High System Users. The analysis of hospital admission data excluded Quebec and Manitoba. ED data was only available for Alberta and Ontario. RESULTS: 121 104 patients were identified as the most frequent hospital users and 459 998 patients as the most frequent ED users. High users were more likely to reside in a rural community, to be in a lower income quintile, and face more deprivation. The most frequent conditions for hospitalization for high use patients were disorders related to length of prematurity and fetal growth, respiratory and cardiovascular disorders specific to the perinatal period, and haemorrhagic and haematological disorders of fetus and newborn. For the most frequent ED users, the most common clinical diagnoses were acute upper respiratory infections, injuries to the head, and diseases of the middle ear and mastoid. CONCLUSION: Pediatric high users by frequency of hospital and ED services are a distinct population. Better understanding their characteristics will allow for more appropriate planning of children's health services and help identify areas for effective preventive or quality improvement initiatives.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».