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Enregistrement W4415397865 · doi:10.5811/westjem.46551

Sociodemographic and Health Behaviour of Frequent, Avoidable Emergency Department Users in Ontario, Canada: A Population-based Descriptive Study

2025· article· en· W4415397865 sur OpenAlexaffabout
Cameron Thompson, Tristan Watson, Michael J. Schull, Jessica Gronsbell, Laura C. Rosella

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Emergency Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteTrillium Health CentrePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentDescriptive researchPsychological interventionDescriptive statisticsPrimary careHealth careMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Frequent users are a small but important group of patients in the emergency department (ED). This group is often the target of interventions that redirect visits to other areas of the healthcare system under the premise that some of these visits could be best managed elsewhere. Most existing interventions do not consider sociodemographic factors when targeting specific populations, while larger scale policy initiatives often do not reach those who would most benefit from alternative points of healthcare access. In this study we use population-level survey data linked to health administrative data to describe frequent ED users and those whose visits are potentially avoidable and could benefit from additional points of healthcare access. METHODS: This was a population-based cohort study of responses from 18-74 year-old Ontario residents to the Canadian Community Health Survey from 2001-2014, which we linked to administrative health data for one-year following survey completion. We categorized participants according to the frequency of their ED use in the year following survey date and whether any of their visits were potentially avoidable. Associations between category of ED use and various sociodemographic, health, and behavioural factors were examined with multinomial logistic regression. RESULTS: A total of 181,369 eligible respondents were included in this study. Of these, 1,460 (0.8%) were frequent users (four or more visits) with one or more potentially avoidable visits in the year following survey date. Compared to non-ED users, frequent users with avoidable visits were associated with the lowest quintile of household income (aOR: 1.91, 95% CI: 1.37, 2.65), rural-dwelling (aOR: 1.44, 95% CI: 1.18, 1.77), and the highest quintile of material resource deprived neighbourhoods (aOR: 2.23, 95% CI: 1.47, 3.36). They were more likely to have poor self-reported physical (17.2% vs 9.0%) and mental health (4.1% vs 2.7%) compared to total cohort, and more likely to have comorbidities (63.3% vs 48.7%), but less likely to access a usual provider of care for their healthcare needs (33.3% vs 28.2% without a usual provider of care). CONCLUSION: This study provides a novel description of frequent ED users for whom some of their visits were potentially avoidable. As efforts are made to redesign access to primary and community care, and with increasing emphasis on virtual care and other initiatives to reduce avoidable ED use, the healthcare system should ensure that these interventions are responsive to the needs of the people at higher likelihood of needing them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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