Driving Factors in Pediatric Emergency Department Use: an Ecological Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pediatric emergency departments (PEDs) often face high volumes of low-acuity visits, reflecting gaps in primary care access and socio-economic disparities. We investigated how neighborhood socio-economic vulnerability, pediatrician availability, and proximity to the PED jointly influence PED utilization in Geneva, Switzerland. Methods In this retrospective ecological study (Jan 2023-Dec 2024), we aggregated all PED visits for children aged 0-16 years by neighborhood and Canadian Triage Acuity Scale (CTAS) level. Neighborhood visit incidence (unique patients per child population) was modeled using mixed-effects regression against a composite socio-economic vulnerability index (NSVI), pediatrician density within a 2 km radius, and distance to the PED, incorporating an exponential decay function for distance and postal code as a random intercept. Results There were 68,482 PED visits by 35,994 children (35.1% of Geneva under-16 population). Low-acuity visits (CTAS 4-5) comprised ∼50% of encounters. Both distance and socio-economic vulnerability showed clear dose-response relationships, with stronger effects observed for lower-acuity visits, and no interaction effect between them. Overall, proximity accounted for up to 20.8% of non-urgent PED use, while neighborhood socio-economic vulnerability explained up to 19.7% of low acuity visits across Geneva. Pediatrician density showed a modest inverse association for low-acuity visits only. Conclusions Both proximity and socio-economic vulnerability are independent determinants of non-urgent PED use. Policies focusing only on primary care access risk missing key drivers of PED use, highlighting the need for locally tailored strategies such as community outreach near hospitals or programs to strengthen health literacy among families. Summary Proximity and socio-economic vulnerability each explain up to 20% of non-urgent pediatric emergency visits, highlighting major contextual drivers of avoidable care use. What’s Known on This Subject Pediatric emergency department crowding, often driven by low-acuity visits, has been linked to socio-economic disadvantage, poor primary care access, and proximity. Yet, few studies have jointly examined these factors or compared their impact within a universal healthcare setting. What This Study Adds This study disentangles the effects of distance, socio-economic vulnerability, and pediatrician density on PED use. Proximity and disadvantage each explain ∼20% of low-acuity visits, while pediatrician density has limited impact, highlighting the need for targeted, locally adapted interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».