Does the definition of preventable emergency department visit matter? An empirical analysis using 20 million visits in Ontario and Alberta
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study had two objectives: (1) to estimate the prevalence of preventable emergency department (ED) visits during the 2016-2020 time period among those living in 19 large urban centers in Alberta and Ontario, Canada, and (2) to assess if the definition of preventable ED visits matters in estimating the prevalence. METHODS: A retrospective, population-based study of ED visits that were reported to the National Ambulatory Care Reporting System from April 1, 2016, to March 31, 2020, was conducted. Preventable ED visits were operationalized based on the following approaches: (1) Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), (2) ambulatory care-sensitive conditions (ACSC), (3) family practice-sensitive conditions (FPSC), and (4) sentinel nonurgent conditions (SNC). The overall proportion of ED visits that were preventable was estimated. We also estimated the adjusted relative risks of preventable ED visits by patients' sex and age, fiscal year, province of residence, and census metropolitan area (CMA) of residence. RESULTS: There were 20,171,319 ED visits made by 8,919,618 patients ages 1 to 74 who resided in one of the 19 CMAs in Alberta or Ontario. On average, there were 2.26 visits per patient over the period of 4 fiscal years; most patients made one (44.22%) or two ED visits (20.72%). The overall unadjusted prevalence of preventable ED visits varied by definition; 35.33% of ED visits were defined as preventable based on CTAS, 12.88% based on FPSC, 3.41% based on SNC, and 2.33% based on ACSC. CONCLUSIONS: There is a substantial level of variation in prevalence estimates across definitions of preventable ED visits, and care should be taken when interpreting these estimates as each has a different meaning and may lead to different conclusions. The conceptualization and measurement of preventable ED visits is complex and multifaceted and may not be adequately captured by a single definition.
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».