Characteristics of Pediatric Frequent Users of Emergency Departments in Alberta and Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emergency department (ED) volumes have drawn attention to frequent users but less attention has been paid to children. This study examined sociodemographic and ED presentation characteristics of pediatric high-system ED users (HSUs) in 2 provinces in Canada. METHODS: Cohorts of HSUs were created from the National Ambulatory Care Reporting System in 2015/2016 for children with the top 10% of ED presentations. Controls were random samples of non-HSU patients. Factors were explored in multivariable logistic regression models. RESULTS: There were 151,497 HSUs (51.7% girls, average age, 6.4 years) and 591,545 controls (53.1% girls; average age, 7.4 years). High-system ED users were more likely to be younger (adjusted odds ratio [aOR], 0.89 per 5 years; 95% confidence interval [CI], 0.88-0.89), live in less populated areas (aOR, 1.85; 95% CI, 1.82-1.88), and from lowest income neighborhoods (aOR, 1.51; 95% CI, 1.48-1.54) than controls. High-system ED users had higher proportions of presentations for pediatric complex chronic (aOR, 1.25 per 0.25 increase; 95% CI, 1.21-1.29), respiratory (aOR, 1.14 per 0.25; 95% CI, 1.12-1.15), and mental health (aOR, 1.14 per 0.25; 95% CI, 1.13-1.16) conditions than controls. CONCLUSIONS: Complex factors underlie pediatric health care utilization decisions. Findings identified conditions to target in interventions to improve health care access and utilization. Future work should engage children and families to design interventions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».