The Impact of Language on Emergency Department Visits, Hospitalizations, and Length of Stay Among Home Care Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research considering the impact of language on health care utilization is limited. We conducted a population-based study to: (1) investigate the association between residents' preferred language and hospital-based health care utilization; and (2) determine whether this association is modified by dementia, a condition which can exacerbate communication barriers. METHODS: We used administrative databases to establish a retrospective cohort study of home care recipients (2015-2017) in Ontario, Canada, where the predominant language is English. Residents' preferred language (obtained from in-person home care assessments) was coded as English (Anglophones), French (Francophones), or other (Allophones). Diagnoses of dementia were ascertained with a previously validated algorithm. We identified all emergency department (ED) visits and hospitalizations within 1 year. RESULTS: Compared with Anglophones, Allophones had lower annual rates of ED visits (1.3 vs. 1.8; P<0.01) and hospitalizations (0.6 vs. 0.7; P<0.01), while Francophones had longer hospital stays (9.1 vs. 7.6 d per admission; P<0.01). After adjusting for potential confounders, Francophones and Allophones were less likely to visit the ED or be hospitalized than Anglophones. We found evidence of synergism between language and dementia; the average length of stay for Francophones with dementia was 25% (95% confidence interval: 1.10-1.39) longer when compared with Anglophones without dementia. CONCLUSIONS: Residents whose preferred language was not English were less frequent users of hospital-based health care services, a finding that is likely attributable to cultural factors. Francophones with dementia experienced the longest stays in hospital. This may be related to the geographic distribution of Francophones (predominantly in rural areas) or to suboptimal patient-provider communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».