Characterizing people with frequent emergency department visits and substance use: a retrospective cohort study of linked administrative data in Ontario, Alberta, and B.C., Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Substance use is common among people who visit emergency departments (EDs) frequently. We aimed to characterize subgroups within this cohort to better understand care needs/gaps, and generalizability of characteristics in three Canadian provinces. Methods This was a retrospective cohort study (April 1st, 2013 to March 31st, 2016) of ED patients in Ontario, Alberta, and British Columbia (B.C.) We included patients ≥ 18 years with substance use-related healthcare contact during the study period and frequent ED visits, defined as those in the top 10% of ED utilization when all patients were ordered by annual ED visit number. We used linked administrative databases including ED visits and hospitalizations (all provinces); mental heath-related hospitalizations (Ontario and Alberta); and prescriptions, physician services, and mortality (B.C.). We compared to cohorts of people with (1) frequent ED visits and no substance use, and (2) non-frequent ED visits and substance use. We employed cluster analysis to identify subgroups with distinct visit patterns and clinical characteristics during index year, April 1st, 2014 to March 31st, 2015. Results In 2014/15, we identified 19,604, 7,706, and 9,404 people with frequent ED visits and substance use in Ontario, Alberta, and B.C (median 37–43 years; 60.9–63.0% male), whose ED visits and hospitalizations were higher than comparison groups. In all provinces, cluster analyses identified subgroups with “extreme” and “moderate” frequent visits (median 13–19 versus 4–6 visits/year). “Extreme” versus “moderate” subgroups had more hospitalizations, mental health-related ED visits, general practitioner visits but less continuity with one provider, more commonly left against medical advice, and had higher 365-day mortality in B.C. (9.3% versus 6.6%; versus 10.4% among people with frequent ED visits and no substance use, and 4.3% among people with non-frequent ED visits and substance use). The most common ED diagnosis was acute alcohol intoxication in all subgroups. Conclusions Subgroups of people with “extreme” (13–19 visits/year) and “moderate” (4–6 visits/year) frequent ED visits and substance use had similar utilization patterns and characteristics in Ontario, Alberta, and B.C., and the “extreme” subgroup had high mortality. Our findings suggest a need for improved evidence-based substance use disorder management, and strengthened continuity with primary and mental healthcare.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».