Characterizing the clinical subgroups of individuals who present to the emergency department for alcohol-related harms in Ontario, Canada: A latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol-related emergency department (ED) visits are common and associated with adverse clinical outcomes, including premature mortality. This population-based retrospective cohort study identified clinically distinct subgroups of individuals who experience alcohol-related ED visits and characterized differences in the risk of adverse outcomes between them. 73,658 individuals who experienced an alcohol-related ED visit in Ontario, Canada between 2017 and 2018 were identified. Latent class analysis (LCA) revealed five clinically distinct subgroups within the overall cohort. These subgroups followed a severity gradient from low-frequency service use for acute intoxication to high-frequency service use for alcohol use disorder (AUD) and related comorbidities. Relative to those presenting for acute intoxication, those presenting for AUD and comorbidities had a much higher risk of hospital admission (adjusted odds ratio [aOR]: 8.26, 95 % confidence interval [CI]: 7.81-8.75) and post-discharge mortality (adjusted hazard ratio [aHR]: 3.07, 95 % CI: 2.81-3.37). There was a subgroup of individuals with a history of high frequency alcohol-related health service use who were at the highest risk of experiencing another alcohol-related ED visit after the index event (aHR: 4.76, 95 % CI: 4.55-4.99). Individuals who experience alcohol-related ED visits are not a homogenous population, but a constellation of subgroups with different clinical characteristics and risk of adverse outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».