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Enregistrement W4395006438 · doi:10.1503/cmaj.231019

Leaving emergency departments without completing treatment among First Nations and non–First Nations patients in Alberta: a mixed-methods study

2024· article· en· W4395006438 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrick McLane, Lea Bill, Bonnie Healy, Cheryl Barnabé, Tessy Big Plume, Anne Bird, Amy Colquhoun, Brian R. Holroyd, Kris Janvier, Eunice Louis, Katherine Rittenbach, Kimberley D. Curtin, Kayla Fitzpatrick, Leslee Mackey, Davis MacLean, Rhonda J. Rosychuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensAlberta Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomic growthMedicineMedical emergencyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Our previous research showed that, in Alberta, Canada, a higher proportion of visits to emergency departments and urgent care centres by First Nations patients ended in the patient leaving without being seen or against medical advice, compared with visits by non-First Nations patients. We sought to analyze whether these differences persisted after controlling for patient demographic and visit characteristics, and to explore reasons for leaving care. METHODS: We conducted a mixed-methods study, including a population-based retrospective cohort study for the period of April 2012 to March 2017 using provincial administrative data. We used multivariable logistic regression models to control for demographics, visit characteristics, and facility types. We evaluated models for subgroups of visits with pre-selected illnesses. We also conducted qualitative, in-person sharing circles, a focus group, and 1-on-1 telephone interviews with health directors, emergency care providers, and First Nations patients from 2019 to 2022, during which we reviewed the quantitative results of the cohort study and asked participants to comment on them. We descriptively categorized qualitative data related to reasons that First Nations patients leave care. RESULTS: Our quantitative analysis included 11 686 287 emergency department visits, of which 1 099 424 (9.4%) were by First Nations patients. Visits by First Nations patients were more likely to end with them leaving without being seen or against medical advice than those by non-First Nations patients (odds ratio 1.96, 95% confidence interval 1.94-1.98). Factors such as diagnosis, visit acuity, geography, or patient demographics other than First Nations status did not explain this finding. First Nations status was associated with greater odds of leaving without being seen or against medical advice in 9 of 10 disease categories or specific diagnoses. In our qualitative analysis, 64 participants discussed First Nations patients' experiences of racism, stereotyping, communication issues, transportation barriers, long waits, and being made to wait longer than others as reasons for leaving. INTERPRETATION: Emergency department visits by First Nations patients were more likely to end with them leaving without being seen or against medical advice than those by non-First Nations patients. As leaving early may delay needed care or interfere with continuity of care, providers and departments should work with local First Nations to develop and adopt strategies to retain First Nations patients in care.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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