Understanding Emergency Room Visits for Nontraumatic Oral Health Conditions in a Hospital Serving Rural Appalachia: Dental Informatics Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the Appalachian region, a variety of factors will impact the ability of patients to maintain good oral health, which is essential for overall health and well-being. Oral health issues have led to high costs within the Appalachian hospital system. Dental informatics examines preventable dental conditions to understand the problem and suggest cost containment. OBJECTIVE: We aimed to demonstrate the value of dental informatics in dental health care in rural Appalachia by presenting a research study that measured emergency room (ER) use for nontraumatic dental conditions (NTDCs) and the associated economic impact in a hospital system that primarily serves rural Appalachia. METHODS: The Appalachian Clinical and Translational Science Institute's oral health data mart with relevant data on patients (n=8372) with ER encounters for NTDC between 2010 and 2018 was created using Appalachian Clinical and Translational Science Institute's research data warehouse. Exploratory analysis was then performed by developing an interactive Tableau dashboard. Dental Informatics provided the platform whereby the overall burden of these encounters, along with disparities in burden by age groups, gender, and primary payer, was assessed. RESULTS: Dental informatics was essential in understanding the overall problem and provided an interactive and easily comprehensible visualization of the situation. We found that ER visits for NTDCs declined by 40% from 2010 to 2018, but a higher percentage of visits required inpatient care and surgical intervention. CONCLUSIONS: Dental informatics can provide the necessary tools and support to health care systems and state health departments across Appalachia to address serious dental problems. In this case, informatics helped identify that although inappropriate ER use for NTDCs diminished due to ER diversion efforts, they remain a significant burden. Through its visualization and data extraction techniques, dental informatics can help produce policy changes by promoting models that improve access to preventive care.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».