Access, Use, and Patient-Reported Experiences of Emergency Care During the COVID-19 Pandemic: Population-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increase in the number of people presenting to emergency departments (EDs) is contributing to ED overcrowding. In the early stages of the COVID-19 pandemic, there was a significant reduction in the number of ED presentations in Australia, creating an opportunity to learn from patients' experiences of alternative management options. OBJECTIVE: The aim of this study is to report on the use and experience of health services by Australian adults experiencing a health issue during the COVID-19 pandemic for which they would have presented at an ED prior to the pandemic. METHODS: An online survey was conducted in May 2020. Reported health issues were categorized using an existing classification system. Data collected included demographics, care pathways, levels of concern at times of health issue and survey completion, and patient-reported experiences with care. RESULTS: A total of 1289 eligible respondents completed the survey. Almost 25% (309/1289) of respondents avoided an ED presentation, of which 58% (179/309) used an alternative form of health care and 42% (130/309) self-managed. Respondents making face-to-face or telehealth appointments with their general practitioner (GP) reported high levels of ED avoidance (135/286, 47%) and mostly positive experiences of care provided by GPs. A high proportion of those who self-managed reported high levels of concern at the time of completing the survey (42/130, 32%). CONCLUSIONS: Telehealth consultations with GPs may be a more promotable alternative to the ED beyond the COVID-19 pandemic, providing easier access to a doctor with access to patients' medical histories than an appointment for a face-to-face consultation. GP telehealth consultations may also address barriers to accessing health care for those with potentially the greatest need. The reported use and positive experiences with GP telehealth appointments should inform further research on their appropriateness as an alternative to the ED.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».