Emergency Department Use, Hospitalization, and Their Sociodemographic Determinants among Patients with Substance-Related Disorders: A Worldwide Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Identifying the determinants of emergency department (ED) use and hospitalization among patients with substance-related disorders (SRD) can help inform healthcare services and case management regarding their unmet health needs and strategies to reduce their acute care. Objectives: The present study aimed to identify sociodemographic characteristics, type of used drug, and risky behaviors associated with ED use and hospitalization among patients with SRD. Methods: Studies in English published from January 1st, 1995 to April 30th, 2022 were searched from PubMed, Scopus, Cochrane Library, and Web of Science to identify primary studies on ED use and hospitalization among patients with SRD. Results: Of the 17,348 outputs found, a total of 39 studies met the eligibility criteria. Higher ED use and hospitalization among patients with SRD were associated with a history of homelessness (ED use: OR = 1.93, 95%CI = 1.32–2.83; hospitalization: OR = 1.53, 95%CI = 1.36–1.73) or of injection drug use (ED use: OR = 1.34, 95%CI = 1.13–1.59; hospitalization: OR = 1.42, 95%CI = 1.20–1.69). Being female (OR = 1.24, 95%CI = 1.14–1.35), using methamphetamine (OR = 1.99, 95%CI = 1.24–3.21) and tobacco (OR = 1.25, 95%CI = 1.11–1.42), having HIV (OR = 1.70, 95%CI = 1.47–1.96), a history of incarceration (OR = 1.90, 95%CI = 1.27–2.85) and injury (OR = 2.62, 95%CI = 1.08–6.35) increased ED use only, while having age over 30 years (OR = 1.40, 95%CI = 1.08–1.81) and using cocaine (OR = 1.60, 95%CI = 1.32–1.95) increased hospitalization only among patients with SRD. Conclusions: The finding outline the necessity of developing outreach program and primary care referral for patients with SRD. Establishing a harm reduction program, incorporating needle/syringe exchange programs, and safe injection training with the aim of declining ED use and hospitalization, is likely be another beneficial strategy for patients with SRD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».