Synergistic patient factors are driving recent increased pediatric urgent care demand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to use the high fidelity urgent care patient data to model the factors that have led to the increased demand at our local pediatric urgent care centre. METHODS: The dataset for this retrospective cohort study was obtained from our local healthcare centre's national reporting data for pediatric urgent care visits from 2006 to 2022. Variables analyzed included: basic patient demographics, chief complaint, triage urgency, date and time of registration/discharge, discharge diagnosis, and discharge destination. Statistical analysis of non-linear trends was summarized by locally estimated scatterplot smoothing splines. For machine learning, we used the tidymodels R package. Models were validated in training using k-fold cross validation with k = 5. We used univariate linear regression as a baseline model. After the data was standardized, correlation and homoscedasticity were evaluated between all parameter permutations. RESULTS: This dataset consisted of 164,660 unique visits to our academic centre's pediatric urgent care. Over the study period, there was an overall substantial increase in the number of urgent care visits per day, with a rapid increase beyond previous levels in 2021 and further in 2022. The increased length of stay trend was consistent across presenting complaint categories. The proportion of patients without primary care in 2022 was 2.5 times higher than in 2013. A random forest machine learning model revealed the relative importance of features to predicting a visit in 2022 were: longer stay, later registration in the day, diagnosis of an infectious illness, and younger age. CONCLUSIONS: This study identified a combination of declining primary care access, circulating viral infections, and shifting chief complaints as factors driving the recent increase in frequency and duration of visits to our urgent care service.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle