Medical Care Among Individuals with a Concussion in Ontario: A Population-based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concussion affects 1.2% of the population annually; rural regions and children have higher rates of concussion. METHODS: Using administrative health care linked databases, all residents of Ontario with a physician diagnosed concussion were identified using ICD-9 code 850 or ICD-10 code S06. Cases were tracked for 2 years for concussion-related health care utilization with relevant specialist physicians (i.e., neurology, otolaryngology, physiatry, psychiatry, ophthalmology). Billing codes, specialist codes, and time from index to visit were analyzed. Factors associated with increased specialist visits were also examined. RESULTS: In total, 1,022,588 cases were identified between 2008 and 2014 with 2 years of post-concussion health care utilization available. Follow-up by physician within 3 days of injury occurred in only 14% of cases. Mean time between ED diagnosis and follow-up by a physician was 83.9 days, whereas for rural regions it was >100 days. About half of adults (51.9%) and children (50.3%) had at least 1 specialist visit following concussion. Mean time between injury and first specialist visit was 203.8 (SD 192.9) days for adults, 213.5 (SD 201.0) days for rural adults, and 276.0 (SD 202.6) days for children. There were 67,420 neurology visits, 70,404 psychiatry visits, 13,571 neurosurgery visits, 19,780 physiatry visits, 101,788 ENT visits, and 103,417 ophthalmology visits in the 2 years tracking period. Factors associated with more specialist use included age > 18 years, urban residence, and pre-injury psychiatric history. CONCLUSIONS: There are discrepancies in post-concussion health care utilization based on age group and rural/urban residence. Addressing these risk factors could improve concussion care access.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».