Rethinking Potentially Preventable Emergency Department Use Among People Receiving Dialysis: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with kidney failure receiving maintenance dialysis visit the emergency department (ED) 3 times per year on average, which is 3- to 8-fold higher than the general population. Little is known about the clinical and socio-demographic factors that contribute to potentially preventable ED use. Methods: In this retrospective cohort study, we used administrative data to identify adults receiving maintenance dialysis for >3 months between April 1, 2010 and March 31, 2019 in Alberta, Canada. We captured clinical characteristics and rates of ED use and followed patients until death or end of study (March 31, 2019). We determined age- and sex-adjusted rates of all-cause and potentially preventable ED use (defined by kidney disease-specific ambulatory care sensitive conditions: hyperkalemia, heart failure, volume overload, and malignant hypertension). We examined the association between clinical and socio-demographic factors and rates of potentially preventable ED encounters using multivariable negative binomial regression models. Results: Our cohort included 4,402 people with kidney failure (2,781 hemodialysis; 1,621 peritoneal dialysis) followed for a mean of 2.8 years. 3,440 patients had 29,927 all-cause ED encounters (adjusted rate 3,065/1,000 person years). Of these, 654 patients had 1,153 potentially preventable ED encounters (adjusted rate 107/1,000 person years). Potentially preventable ED encounters were more likely in those who were socioeconomically disadvantaged, had higher comorbidity burden, and had longer dialysis vintage. Multivariable regression identified that preventable ED use was significantly higher for younger adults (age <45 years; IRR: 1.37 [95% CI 1.08-1.75]) and those with chronic pain (IRR: 1.33 [95% CI 1.06-1.66]), greatest material deprivation (IRR: 1.39 [95% CI 1.02-1.90]), and a history of hyperkalemia (IRR: 1.34 [95% CI 1.11-1.63]). Conclusions: We identified that potentially preventable ED use among people receiving dialysis is related to both socio-demographic and clinical factors. Our findings underscore the need to implement and test strategies that address social determinants of health to avert potentially preventable ED use in this population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».