The burden of flashes and floaters in traditional general emergency services and utilization of ophthalmology on-call consultation: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize the healthcare utilization and clinical characteristics of patients presenting with flashes and/or floaters (F/F) in general emergency service (GES) settings. METHODS: All adults presenting to GESs (emergency departments (EDs) and urgent care centers (UCCs)) with symptoms of F/F in Hamilton, Ontario between Jan. 1 - Dec. 31, 2018 were reviewed. Primary outcome was the proportion of patients presenting to GESs with F/F for which ophthalmology emergency services (OESs) were consulted. Secondary outcomes included features predictive of OES consultation by logistic regression and cost of GES utilization. RESULTS: Of 6590 primary eye-related visits to GESs, 10.4% (687) involved symptoms of F/F. Mean age of patients with F/F was 57 ± 15 years, and 61% were female. Consultation rate to OESs for F/F presentations was 89% (608/687). Logistic regression identified symptoms ≤ 2 weeks (OR 8.0; 95% CI 2.3-28), ≥ 45 years age (OR 2.4; 95% CI 1.4-4.3), UCC setting (OR 2.7; 95% CI 1.6-4.6), headache (OR 0.22; 95% CI 0.12-0.41), and neurologic symptoms (OR 0.1; 95% CI 0.19-0.49) as variables predictive of OES consultation. Mean time from triage to discharge in GESs for F/F patients was 2.43 ± 2.36 h. Mean cost per visit was $139.11 ± $113.93 Canadian dollars. Patients for which OES were consulted waited a total of 1345 h in GESs and accounted for $81,879.70 in costs. CONCLUSION: Patients presenting with F/F in GESs consume considerable resources in healthcare expenditure and time spent in GESs and most receive OES consultation. Identifying these patients at triage may allow for increased efficiency for the healthcare system and patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».