Unveiling Trends: A 5-Year Analysis of Non-emergency Visits to the Emergency Department Amidst Primary Care Challenges in the USA and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Regular unscheduled low-acuity visits to the emergency departments (ED) significantly cause crowding and prolonged wait times, adversely affecting patient outcomes. Aims: This study analyzes trends in non-emergency visits to emergency departments (EDs) in the USA and Canada over five years, focusing on the impact of socio-demographic factors and primary care accessibility. Methodology: A retrospective cross-sectional study; Using datasets from CIHI (Canada) and NCHS (USA), it identifies disparities in ED utilization across age, sex, and race, as well as the effects of the COVID-19 pandemic on visit frequencies. Results: There are significant correlations between age and low-acuity visits, with females visiting more frequently in Canada and males in the USA. Pandemic-related changes led to a reduction in low-acuity visits by approximately 3.6% in the USA and 3.8% in Canada. A chi-square test of independence showed a significant relationship between age and triage levels at presentation (c.l= 0.95, p value = 0.05). Conclusion: The study underscores the need for policy interventions to enhance primary care access and reduce ED overcrowding. Further research is recommended to explore systemic factors influencing healthcare-seeking behavior.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».