Association between mood disorders and frequent emergency department use: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Frequent emergency department (ED) use is a growing problem that is associated with poor patient outcomes and increased health care costs. Our objective was to analyze the association between mood disorders and the incidence of frequent ED use. METHODS: We used the Canadian Community Health Survey conducted by Statistics Canada, 2015-2016. Mood disorder was defined as depression, bipolar disorder, mania, or dysthymia. Frequent ED use was defined as 4 or more visits in the year preceding the interview. Multivariable log-binomial regression models were used to determine the associations between mood disorders and frequent ED use. RESULTS: Among the 99,009 participants, 8.4% had mood disorders, 80.3% were younger than 65, and 2.2% were frequent ED users. Mood disorders were significantly associated with the 1-year cumulative incidence of frequent ED use (RR = 2.5, 95% CI 2.2-2.7), after adjusting for several potential confounders. CONCLUSIONS: This national survey showed that people with a mood disorder had a three-fold risk of frequent ED use, compared to people without mood disorder. These results can inform the development of policies and targeted interventions aimed at identifying and supporting ED patients with mood disorder.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».