Quantifying the escalating impact of paramedic transported emergency department visits for opioid-related conditions in Ontario, Canada: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While overdoses comprise the majority of opioid research, the comprehensive impact of the opioid crisis on emergency departments (EDs) and paramedic services has not been reported. We examined temporal changes in population-adjusted incidence rates of ED visits and paramedic transports due to opioid-related conditions. MATERIALS AND METHODS: We conducted a population-based cohort study of all ED visits in the National Ambulatory Care Reporting System from January 1, 2009 to December 31, 2019 in Ontario, Canada. We included all patients with a primary diagnosis naming opioids as the underlying cause for the visit, without any other drugs or substances. We clustered geographic regions using Local Health Integration Network boundaries. Descriptive statistics, incidence rate ratios (IRR) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated to analyze population-adjusted temporal changes. RESULTS: Overall, 86,403 ED visits were included in our study. Incidence of opioid-related ED visits increased by 165% in the study timeframe, with paramedic transported patients increasing by 429%. Per 100,000 residents, annual ED visits increased from 40.4 to 97.2, and paramedic transported patients from 12.1 to 67.9. The proportion of opioid-related ED visits transported by paramedics increased from 35.0% to 69.9%. The medical acuity of opioid-related ED visits increased throughout the years (IRR 6.8. 95% CI 5.9-7.7), though the proportion of discharges remained constant (~75%). The largest increases in ED visits and paramedic transports were concentrated to urbanized regions. DISCUSSION: Opioid-related ED visits and paramedic transports increased substantially between 2009 and 2019. The proportion of ED visits transported by paramedics doubled. Our findings could provide valuable support to health stakeholders in implementing timely strategies aimed at safely reducing opioid-related ED visits. The increased use of paramedics followed by high rates of ED discharge calls for exploration of alternative care models within paramedic systems, such as direct transport to specialized substance abuse centres.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».