Characteristics of frequent users of emergency departments living with major neurocognitive disorders: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to describe and compare the characteristics of community-dwelling older adults living with or without major neurocognitive disorders who made frequent use of emergency departments. Methods: This is a retrospective cohort study based on a secondary analysis of provincial health administrative data in Quebec, Canada. We included community-dwelling older adults from Quebec who were considered frequent emergency department users (a minimum of 4 visits in the year following an index emergency department visit chosen randomly between January 1, 2012, and December 31, 2013) and who had been diagnosed with at least one chronic condition. We compared characteristics of frequent users living with or without major neurocognitive disorders using chi-square and Kruskal-Wallis tests. Results: The study cohort consisted of 21 393 frequent emergency department users, of which 3051 (14.26%) were identified as having a major neurocognitive disorder. The results highlight a higher burden of chronic conditions, polypharmacy, antipsychotic use, and past use of healthcare services among these individuals. The results also reveal a higher proportion of conditions associated with geriatric syndromes such as trauma and injury, malnutrition, orthostatic hypertension, and gait disorders. Conclusion: Frequent emergency department users living with major neurocognitive disorders represent a complex population. Our results highlight the importance of systematically addressing their needs in appropriate settings and through customized interventions.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».