Transitions in health care settings for frequent and infrequent users of emergency departments: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to reduce emergency department (ED) volumes often target frequent users. We examined transitions in care across ED, hospital, and community settings, and in-hospital death, for high system users (HSUs) compared to controls. METHODS: Population-based databases provided ED visits and hospitalizations in Alberta and Ontario, Canada. The retrospective cohort included the top 10% of all the ED users during 2015/2016 (termed HSUs) and a random sample of controls (4 per each HSU) from the bottom 90% per province. Rates of transitions among ED, hospitalization, community settings, and in-hospital mortality were adjusted for sociodemographic and ED variables in a multistate statistical model. RESULTS: There were 2,684,924 patients and 579,230 (21.6%) were HSUs. Patient characteristics associated with shorter community to ED transition times for HSUs included Alberta residence (ratio of hazard ratio [RHR] = 1.11, 95% confidence interval [CI] 1.11,1.12), living in areas in the lower income quintile (RHR = 1.06, 95%CI 1.06,1.06), and Ontario residents without a primary health care provider (RHR = 1.13, 95%CI 1.13,1.14). Once at the ED, characteristics associated with shorter ED to hospital transition times for HSUs included higher acuity (e.g., RHR = 1.70, 95% CI 1.61, 1.81 for emergent), and for many diagnoses including chest pain (RHR = 1.71, 95%CI 1.65,1.76) and gastrointestinal (RHR = 1.66, 95%CI 1.62,1.71). Once admitted to hospital, HSUs did not necessarily have longer stays except for conditions such as chest pain (RHR = 0.90, 95% CI 0.86, 0.95). HSUs had shorter times to death in the ED if they presented for cancer (RHR = 2.51), congestive heart failure (RHR = 1.93), myocardial infarction (RHR = 1.53), and stroke (RHR = 1.84), and shorter times to death in-hospital if they presented with cancer (RHR = 1.29). CONCLUSIONS: Differences between HSUs and controls in predictors of transitions among care settings were identified. Co-morbidities and limitations in access to primary care are associated with more rapid transitions from community to ED and hospital among HSUs. Interventions targeting these challenges may better serve patients across health systems.. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».