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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».