Nursing Home Residents’ Use of Radiography in New Brunswick: A Case for Mobile Radiography?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Identifying ways to eliminate unnecessary transfer of nursing home (NH) residents to hospitals provides an opportunity to improve outcomes and use scarce healthcare resources more efficiently. This study's goal was to better understand where NH residents access X-ray (XR) and computed tomography (CT) scans and to determine if there was a case for mobile radiography policies in New Brunswick. Methods: A retrospective analysis of all the visits to the emergency department (ED) and outpatient imaging departments in two hospitals in Saint John, New Brunswick, in 2020, that involved XR or CT investigations was conducted. Results: There were 521 visits by 311 unique NH residents and 920 investigations (688 XR and 232 CT scans). Most investigations were ordered in the ED (696 of 920; 75.6%; confidence interval: 72.8-78.3%). Of the NH residents who visited the ED and received either an XR or a CT scan, 33.2% received only XR imaging and were discharged back to the NH after a mean ED stay of 5.15 hours. Discussion: The pattern of NH residents' use of the ED for their imaging needs supports the creation of mobile XR policies to deliver more safe and efficient care in a Canadian medium population urban centre.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».