First Nations status and emergency department triage scores in Alberta: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have found that race is associated with emergency department triage scores, raising concerns about potential health care inequity. As part of a project on quality of care for First Nations people in Alberta, we sought to understand the relation between First Nations status and triage scores. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study of health administrative data from April 2012 to March 2017 to evaluate acuity of triage scores, categorized as a binary outcome of higher or lower acuity score. We developed multivariable multilevel logistic mixed-effects regression models using the levels of emergency department visit, patient (for patients with multiple visits) and facility. We further evaluated the triage of visits related to 5 disease categories and 5 specific diagnoses to better compare triage outcomes of First Nations and non-First Nations patients. RESULTS: First Nations status was associated with lower odds of receiving higher acuity triage scores (odds ratio [OR] 0.93, 95% confidence interval [CI] 0.92-0.94) compared with non-First Nations patients in adjusted models. First Nations patients had lower odds of acute triage for all 5 disease categories and for 3 of 5 diagnoses, including long bone fractures (OR 0.82, 95% CI 0.76-0.88), acute upper respiratory infection (OR 0.90, 95% CI 0.84-0.98) and anxiety disorder (OR 0.67, 95% CI 0.60-0.74). INTERPRETATION: First Nations status was associated with lower odds of higher acuity triage scores across a number of conditions and diagnoses. This may reflect systemic racism, stereotyping and potentially other factors that affected triage assessments.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».