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Enregistrement W4388417142 · doi:10.1503/cmaj.230492

Health care utilization and outcomes of patients seen by virtual urgent care versus in-person emergency department care

2023· article· en· W4388417142 sur OpenAlexaffvenueabout
Shelley McLeod, Jean‐Éric Tarride, Shawn Mondoux, J. Michael Paterson, Lesley Plumptre, Emily Borgundvaag, Katie N. Dainty, Joy McCarron, Howard Ovens, Justin N. Hall

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteNorth York General HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineEmergency medicineMedical emergencyReferralTriageHealth careFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual urgent care (VUC) is intended to support diversion of patients with low-acuity complaints and reduce the need for in-person emergency department visits. We aimed to describe subsequent health care utilization and outcomes of patients who used VUC compared with similar patients who had an in-person emergency department visit. METHODS: We used patient-level encounter data that were prospectively collected for patients using VUC services provided by 14 pilot programs in Ontario, Canada. We linked the data to provincial administrative databases to identify subsequent 30-day health care utilization and outcomes. We defined 2 subgroups of VUC users; those with a documented prompt referral to an emergency department by a VUC provider, and those without. We matched patients in each cohort to an equal number of patients presenting to an emergency department in person, based on encounter date, medical concern and the logit of a propensity score. For the subgroup of patients not promptly referred to an emergency department, we matched patients to those who were seen in an emergency department and then discharged home. RESULTS: Of the 19 595 patient VUC visits linked to administrative data, we matched 2129 patients promptly referred to the emergency department by a VUC provider to patients presenting to the emergency department in person. Index visit hospital admissions (9.4% v. 8.7%), 30-day emergency department visits (17.0% v. 17.5%), and hospital admissions (12.9% v. 11.0%) were similar between the groups. We matched 14 179 patients who were seen by a VUC provider with no documented referral to the emergency department. Patients seen by VUC were more likely to have a subsequent in-person emergency department visit within 72 hours (13.7% v. 7.0%), 7 days (16.5% v. 10.3%) and 30 days (21.9% v. 17.9%), but hospital admissions were similar within 72 hours (1.1% v. 1.3%), and higher within 30 days for patients who were discharged home from the emergency department (2.6% v. 3.4%). INTERPRETATION: The impact of the provincial VUC pilot program on subsequent health care utilization was limited. There is a need to better understand the inherent limitations of virtual care and ensure future virtual providers have timely access to in-person outpatient resources, to prevent subsequent emergency department visits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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