The receipt of information by family physicians about their patient’s emergency department visits: a record linkage study of electronic medical records to health administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadians are known to be frequent users of emergency department (ED) care. However, the exchange of information from ED visits to family physicians (FPs) is not well known. Our objectives were to determine whether Canadian FPs received information about their patient's ED visit and the patient characteristics related to the receipt of ED information. METHODS: This study was a descriptive record linkage study of FP Electronic Medical Record (EMR) data linked to health administrative data. Our study cohort included patients who had at least one ED visit in 2010 or 2015 in Ontario, Canada. An ED visit could include a transfer to or from another ED. The receipt of information from an ED note was examined in relation to patient age, sex, neighbourhood income quintiles, rurality and comorbidity. RESULTS: There were 26,609 patients in 2010 and 50,541 patients in 2015 with at least one ED visit. In 2010, 53.3% of FPs received an ED note for patients having a single ED visit compared to 41.0% in 2015. For patients with multiple ED visits, 58.2% of FPs received an ED note in 2010 compared to 45.7% in 2015. FPs were more likely to receive an ED note for patients not living in low income neighbourhoods, older patients, patients living in small urban areas and for patients having moderate comorbidity. FPs were less likely to receive a note for patients living in rural areas. CONCLUSIONS: Community-based FPs are more likely to get information after an ED visit for their older and sicker patients. However, FPs do not receive any information from EDs for over half their patients. Electronic health record technologies and their adoption by ED providers need to improve the seamless transfer of information about the care provided in EDs to FPs in the community.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».