Trends of repeated emergency department visits among adolescents and young adults for substance use: A repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Emergency Department (ED) visits for substance-related concerns among young people have been increasing in recent years. Understanding the factors related to repeated ED visits (two or more ED visits per year) for substance use concerns among young people is critical to developing a more efficient mental healthcare system that does not overburden ED and that provides efficient care for substance use patients. This study examined trends of substance use-related ED visits and factors related to repeated ED visits (two or more ED visits per year, in comparison to one ED visit per year) among adolescents and young adults (aged 13 to 25 years) in the province of Ontario, Canada. Binary logistic regression models were conducted to examine associations between hospital-related factors (hospital size, urbanicity, triage level, ED wait time) and visit status (2+ vs 1 ED visit/year), controlling for patient characteristics (age/sex). A population-based, repeated cross-sectional data over a 10-year period (2008, 2013, and 2018) was used. The proportion of substance use-related repeated ED visits significantly and consistently increased in the year 2013 and 2018 compared to 2008 (2008 = 12.52%, 2013 = 19.47%, 2018 = 20.19%). Young adult, male, medium-sized hospital, urban location, wait times longer than 6 hours, and symptom severity was associated with increased numbers of repeated ED visits. Furthermore, polysubstance use, opioid use, cocaine use, and stimulant use were strongly associated with repeated ED visits compared with the use of substances such as cannabis, alcohol and sedatives. Current findings suggest that repeated ED visits for substance use concerns could be reduced by policies that reinforce evenly distributed mental health and addiction treatment services across the provinces in rural areas and small hospitals. These services should put special efforts into developing specific (e.g., withdrawal/treatment) programming for substance-related repeated ED patients. The services should target young people using multiple psychoactive substances, stimulants and cocaine.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».