MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412115914 · doi:10.1177/13558196251358761

Evaluating patient characteristics and trends of avoidable emergency department visits: Informing community health services to reduce emergency department utilization

2025· article· en· W4412115914 sur OpenAlexaffabout
Ryan P. Strum, Andrew P. Costa, Brent McLeod, Ravi Sivakumaran, Shawn Mondoux

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicinePsychological interventionEmergency medicineWorkloadMedical diagnosisRetrospective cohort studyMedical emergencyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundThere is a growing debate on whether avoidable emergency department (ED) visits, those involving health issues that could have been managed in community settings, represent a significant workload for the department. Until recently an ED physician-validated measure of avoidable visits has not been available, hindering our understanding of these patients, services rendered in the ED and the nature of their conditions. We examined patient characteristics of ED visits retrospectively classified as avoidable and potentially avoidable at a Canadian academic hospital.MethodsWe conducted a retrospective cohort study using administrative ED data from an academic hospital in Hamilton, Canada from April 1, 2018 to August 31, 2023. We categorized all ED visits as avoidable, potentially avoidable, and not avoidable using the Emergency Department Avoidability Classification (EDAC). For each class, we analyzed patient characteristics and the top five physician interventions and diagnoses. We applied linear regression, locally weighted scatterplot smoothing (LOWESS) regression, and statistical process methods to examine monthly trends in avoidable and potentially avoidable visits. Additionally, we reported annual totals and length of stay for patients transported to the ED by paramedics.ResultsOverall, 58,528 (29.0%) of 201,741 ED visits were classified as either avoidable (11,302; 5.6%) or potentially avoidable (47,226; 23.4%). These patients were predominantly young-to-middle aged, with average visit durations of 3 hours 33 minutes (avoidable) and 4 hours 26 minutes (potentially avoidable). Their primary interventions were predominantly diagnostic imaging, skin repairs and mental health assessments. The proportion of ED visits in the study period that were avoidable increased from 2.1% to 7.7% and potentially avoidable from 18.2% to 21.2%. Approximately one-in-five paramedic transported patients were classified as having either an avoidable or potentially avoidable ED visit. Transported patients had an average length of stay of 4 hours 22 minutes for avoidable visits and 4 hours 35 minutes for potentially avoidable visits.ConclusionsA notable rise in the proportion of ED visits that could have been managed in non-ED settings was observed. Providing community clinicians with resources and capacity to manage and refer patients for diagnostic imaging, skin repairs and mental health assessments may reduce avoidable ED attendance. Further exploration of avoidable ED visits transported by paramedics could support refining ED diversion care models. Hospitals and health service policymakers could benefit from similar analyses using validated measures to identify care gaps that inform the development of new health services and models tailored to the specific needs of their communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Health Services Research & PolicyMême sujetEmergency and Acute Care StudiesTravaux en français237 207