Considering a risk profile based on emergency department utilization in young people with eating disorders: Implications for early detection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While screening tools are available for the early identification of eating disorders, it may not be feasible to employ them in an emergency department (ED). Establishing a risk profile may improve the screening process. The purpose of this study was to investigate ED service utilization among patients with eating disorders and create a risk profile to help detect eating disorders at an earlier and more treatable stage. METHOD: We applied a concurrent mixed methods research design, however, only the quantitative findings will be presented. Our study involved a retrospective cohort analysis of administrative ED health data for patients (n = 243) aged 12-24 years in an eating disorders program. Two control groups: (1) all-cause (n = 716), (2) and mental health (n = 679) were included. RESULTS: 68.7% of eating disorder patients were discharged from the ED without follow-up being arranged. Comorbidities were recorded as the primary or secondary diagnosis, and patients presented with suicidality more frequently than controls (χ = 31.2, p < .001). Patients accessed ED services five times more often than controls. DISCUSSION: Despite eating disorder patients accessing the ED more frequently than controls, eating disorder diagnoses were not always assigned or documented. Our findings highlight the importance of enhanced eating disorder training for ED health care staff to better understand the risk profile, and the consideration of comorbidities and suicide risk when assessing patients to ensure early detection. CONCLUSION: As eating disorders are often undetected, more comprehensive training and access to screening tools may help improve detection, mitigate symptom progression, and enhance patient safety.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».