Variations in Medical Clearance Testing for Mental Health Emergency Department Visits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: There are recommendations against routine medical clearance testing for children evaluated in the emergency department (ED) for mental health concerns. Our objective was to determine variation, factors, and costs associated with medical clearance testing during ED encounters for mental health concerns. METHODS: We conducted a cross-sectional study of ED encounters among children aged 5 to 18 years who presented to 35 US children's hospitals for mental health concerns (2016-2023). We determined the prevalence of medical clearance testing defined as any electrocardiogram, complete blood count, serum chemistry, urine or serum drug screening, urine pregnancy, urinalysis, COVID-19, or thyroid function testing. We used generalized estimating equations to identify patient and hospital factors associated with medical clearance testing. Costs for medical clearance evaluation were estimated from billed charges. RESULTS: Among 604 869 ED encounters, 56.9% had at least 1 medical clearance test conducted. Medical clearance testing varied substantially by hospital (range: 33.5% to 85.3% of ED encounters). Compared with encounters resulting in ED discharge, admission to a psychiatric unit at the same facility (aOR, 30.73; 95% CI, 21.73-43.47) and transfer to a psychiatric facility (aOR, 5.64; 95% CI, 4.01-7.92) were associated with greater odds of medical clearance testing. Medical clearance testing cost a total of $25 187 999 per year across the included hospitals. CONCLUSIONS: More than half of ED encounters for children with mental health concerns involved medical clearance testing and such practices varied across hospitals. Medical clearance testing in ED encounters for mental health-related concerns resulted in substantial and potentially unnecessary costs.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».