Risk Factors for Return Visits to the Pediatric Emergency Department: Systematic Search and Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Return visits (RVs) to the emergency department (ED) has always been a major concern. RVs to the emergency department are a big burden on the healthcare system as its cost is higher than the cost of the initial visit. This review was performed to identify factors associated with risk of RVs to the pediatric ED. Methods and Analysis One researcher searched Medline, Embase, Cochrane Library and Web of Science. Studies were identified by using MeSH and keywords and included RVs to the pediatric ED up to 1 year a primary outcome. All studies were screened by two independent reviewers for eligibility and in case of disagreement, a meeting was held to discuss the problematic studies and a consensus was achieved. Results The search identified 539 reports from which 28 articles were included. Data was then extracted from the included studies according to a preset format. The exposures were grouped in 3 different groups: very probable, possible, and less likely. As a result, young age, language barrier and high acuity were identified as very probable risk factors. Having a public insurance or with low income, patients with comorbidities and patients who had multiple previous ED visits were found to be possible risk factors for return visits. Conclusion Young age, high acuity and language barrier among others are risk factors for return visits to the pediatric ED. Physicians should be aware of these factors and have a low threshold for admission or a good discharge plan for patients with one or more factors.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».