Characteristics and outcomes of patients with COVID-19 who return to the emergency department: a multicentre observational study by the Canadian COVID-19 Emergency Department Rapid Response Network (CCEDRRN)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Unplanned return emergency department (ED) visits can reflect clinical deterioration or unmet need from the original visit. We determined the characteristics and outcomes of patients with COVID-19 who return to the ED for COVID-19-related revisits. METHODS: This retrospective observational study used data for all adult patients visiting 47 Canadian EDs with COVID-19 between 1 March 2020 and 31 March 2022. Multivariable logistic regression assessed the characteristics associated with having a no return visit (SV=single visit group) versus at least one return visit (MV=return visit group) after being discharged alive at the first ED visit. RESULTS: 39 809 patients with COVID-19 had 44 862 COVID-19-related ED visits: 35 468 patients (89%) had one visit (SV group) and 4341 (11%) returned to the ED (MV group) within 30 days (mean 2.2, SD=0.5 ED visit). 40% of SV patients and 16% of MV patients were admitted at their first visit, and 41% of MV patients not admitted at their first ED visit were admitted on their second visit. In the MV group, the median time to return was 4 days, 49% returned within 72 hours. In multivariable modelling, a repeat visit was associated with a variety of factors including older age (OR=1.25 per 10 years, 95% CI (1.22 to 1.28)), pregnancy (1.86 (1.46 to 2.36)) and presence of comorbidities (eg, 1.72 (1.40 to 2.10) for cancer, 2.01 (1.52 to 2.66) for obesity, 2.18 (1.42 to 3.36) for organ transplant), current/prior substance use, higher temperature or WHO severe disease (1.41 (1.29 to 1.54)). Return was less likely for females (0.82 (0.77 to 0.88)) and those boosted or fully vaccinated (0.48 (0.34 to 0.70)). CONCLUSIONS: Return ED visits by patients with COVID-19 within 30 days were common during the first two pandemic years and were associated with multiple factors, many of which reflect known risk for worse outcomes. Future studies should assess reasons for revisit and opportunities to improve ED care and reduce resource use. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov, NCT04702945.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 tête enseignante, 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 ».