Comparing Methods to Identify which Adult Emergency Department Visits Might be Avoided: A Retrospective Analysis of the MIMIC-IV-ED Database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There are multiple ways to define and identify potentially avoidable emergency department visits, making it difficult to estimate their frequency accurately. In this study, we compared the proportions and characteristics of potentially avoidable ED visits identified using three commonly used algorithms. Methods We analyzed the publicly available Medical Information Mart for Intensive Care IV Emergency Department dataset (MIMIC-ED) to estimate the proportions and characteristics of potentially avoidable ED visits identified using i) the eventual discharge diagnosis ( Diagnosis ), ii) the use of hospital resources ( Resources ), and iii) the triage acuity score assigned to the patient during emergency department triage ( Triage-Acuity ). We found that the proportions and characteristics of potentially avoidable ED visits were affected by the algorithm used to identify them. Results The proportion of visits identified as potentially avoidable differed significantly between algorithms (2 - 21%), and few visits (<2%) were identified as potentially avoidable by all three algorithms. Presenting complaints, discharge diagnoses, and patient demographics were all similarly affected. Conclusion Methods for identifying potentially avoidable ED visits are not interchangeable. Choosing the appropriate definition and classification method will require researchers to carefully consider the types of visits and the characteristics of patients they wish to identify.
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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 | 0,025 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».