Factors associated with presentation to the emergency department during an intensive post-discharge intervention in patients with substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification of patients with substance use disorders (SUDs) with a higher risk of emergency department (ED) presentations after being discharged can be useful. We performed a chart review of patients from the Intensive Recovery Discharge Team (IRDT) program, which provides two weeks of outpatient support for patients with SUDs discharged from a mental health hospital. METHOD: Demographic, service utilization, and clinical data from 716 patients enrolled in IRDT from February 2021-February 2023 were extracted from electronic health records. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed to identify risk factors associated with increased ED presentations during the two weeks of IRDT follow-up with five-fold cross validation. RESULTS: In two years, 10.7% of IRDT patients presented to the ED during the 2 weeks of follow-up. Having been enrolled in IRDT more than once, not having opioid use disorder (OUD), and self-identifying as male was associated with ED presentations, where an average of 20.1% of patients with all three risk factors presented to the ED. The presence of comorbid mental disorders did not emerge as a significant predictor. DISCUSSION: Our results suggest that patients who had previous inpatient admissions, a SUD other than OUD, and/or self-identify as male have a higher risk of presenting to the ED post-discharge and may benefit from more intensive follow-up. Larger studies involving multiple sites are required to validate the generalizability of our findings. Findings from our study can be used to guide future studies examining post-discharge programs in patients with SUDs with and without comorbid mental disorders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».