MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367300289 · doi:10.22605/rrh7676

Aeromedical retrievals as a measure of potentially preventable hospitalisations and cost comparison with provision of GP-led primary health care in a remote Aboriginal community

2023· article· en· W4367300289 sur OpenAlexaboutno aff
Wieland Wieland, Abernethy

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStaffingAuditCommunity healthMedical emergencyPopulationPrimary careHealth careEnvironmental healthPublic healthEmergency medicineFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Kowanyama is a very remote Aboriginal community on the Cape York Peninsula of Far North Queensland, Australia. It is among the five most disadvantaged communities in Australia, with a very high burden of disease. It has access to 2.5 days each week of fly-in, fly-out, GP-led primary health care for a population of 1200. All patients requiring higher level care undergo aeromedical retrieval to a bigger centre. A retrospective clinical audit of charts was undertaken assessing aeromedical retrievals from Kowanyama for the year 2019 to assess whether GP access might correlate with retrievals or hospital admissions for potentially preventable conditions and whether it could be cost-effective and improve outcomes to provide the benchmarked staffing of GPs. METHODS: Using a tool made by the authors for this audit, the management and reason for evacuation were assessed against Queensland Health's Primary Clinical Care Manual guidelines, whether the presence of a rural generalist GP would have prevented the need for retrieval, and assessed against accepted Australian (and Canadian) criteria for potentially preventable hospital admissions. Each retrieval was then assessed as 'preventable' or 'not preventable'. The cost of providing benchmark levels of GPs in community was compared with the cost of potentially preventable retrievals. RESULTS: In 2019, there were 89 retrievals of 73 patients. Thirty-nine percent (35) of all retrievals occurred when a doctor was on site. Of preventable retrievals, 33% (18) occurred with a doctor on site and 67% (36) occurred with no doctor on site. All retrievals with a doctor on site resulted in an admission. All immediate discharges (10% (9)) or deaths (1% (1)) were for retrievals without a doctor on site. Sixty-one percent (54) of all retrievals were potentially preventable, with the two most common conditions being pneumonia - non vaccine preventable (18% (9)) and bacterial/unspecified (14% (7)). Thirty-two percent (20) of patients accounted for 52% (46) of retrievals and of these 63% (29) were potentially preventable (compared to 61% overall). For preventable condition retrievals, the mean number of visits to the clinic compared to non-preventable condition retrievals was higher for registered nurse or Aboriginal Health Worker visits (1.24 v 0.93) and lower for doctor visits (0.22 v 0.37). The conservatively calculated costs of retrievals matched the maximum cost of providing benchmark numbers (2.6 full-time equivalents) of rural generalist doctors in a rotating model for the audited community. CONCLUSION: Greater access to GP-led primary health care may lead to fewer retrievals/hospital admissions for potentially preventable conditions. It is likely that some preventable condition retrievals might be avoided if full coverage with benchmarked numbers of rural generalist GPs in a GP-led primary health team was provided in remote communities. This may be cost-effective and improve patient outcomes, and should be further explored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRural and Remote HealthMême sujetTrauma and Emergency Care StudiesTravaux en français237 207