Profile of eye-related emergency department visits in Ontario – a Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the epidemiology of ophthalmic presentations to emergency departments can help guide resource allocation, medical education programs, and optimize the patient experience. The purpose of this investigation was to summarize and assess the urgency of ophthalmic presentations in emergency departments (EDs) in Ontario, Canada over a 5-year period. METHODS: This was a multicentered retrospective review of all patient presentations to EDs in Ontario between January 1st, 2012, to December 31st, 2017. Presentations were included if patients had an ophthalmic related ICD-10 code as their primary problem prompting ED presentation. RESULTS: A total of 774,057 patients patient presentations were included across the pediatric (149,679 patients) and adult (624,378 patients) cohorts. The mean (SD) age at presentation was 47.4 (17.9) years, and 6.54 (5.20) in the adult and pediatric cohorts respectively. Of the total presentations, 256,776 (33.1%) were due to a trauma related presentation. Problems pertaining to Cornea and External disease were the most common reason for presentation (51.0% of cases). Of all presentations, 34.1% were classified as either 'emergent' or 'likely emergent'; the remaining presentations were either 'non-emergent' (39.5%) or the urgency 'could not be determined' (26.4%). The three most frequent presentations were due to conjunctivitis (121,175 cases or 15.7%), ocular foreign bodies (104,322 cases or 13.5%), and corneal / conjunctival abrasions (94,554 cases of 12.2%). CONCLUSIONS: This investigation summarizes all ophthalmic presentations to EDs in Ontario, Canada over a 5-year period. The results of this investigation can help guide ophthalmic related knowledge translation. Additionally, these results highlight that in Canadian EDs, a significant proportion of ophthalmic presentations are nonurgent; systems level efforts to improve access for eye-related complaints to healthcare professionals outside of the ED can help facilitate improved resource allocation. As we emerge from the COVID-19 pandemic, optimising the structure of patient care access is crucial to help alleviate the pressure from overburdened EDs while effectively meeting patient healthcare needs.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».