Predictors of a Medical Condition Among Patients Presenting to the Emergency Department with Amphetamine-Type Stimulant Use
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients presenting to the Emergency Department (ED) with amphetamine-type stimulant (ATS) use can exhibit a wide range of symptoms, ranging from mild agitation to life-threatening dysrhythmias. Early identification of patients at risk for more severe medical complications after ATS use is a key challenge in emergency care. Objective: To identify clinical and demographic predictors associated with a medical condition among patients presenting to the ED after ATS use. Methods: Retrospective cohort study of patients who presented to the ED with suspected ATS use at a large academic community hospital in Ontario from 1 September 2016 to 31 August 2017. Patients were screened using ICD-10 codes and included if they had a positive drug screen and clinical suspicion for ATS use. Our primary outcome was a composite of recognized complications of ATS toxicity. Predictor variables included age, sex, employment status, mental illness or substance use history, ED administration of benzodiazepines, antipsychotics, or physical restraints. Multivariable logistic regression was used to assess associations. Results: Of 1591 charts reviewed, 128 (8%) met the inclusion criteria. The median age was 29.5 years (interquartile range [IQR]: 23–36), and 50.8% were female. In adjusted analyses, benzodiazepine administration was significantly associated with a medical condition (Odds Ratio [OR] 3.33; 95% CI: 1.31–8.45; p = 0.011) as was employment status (OR 9.30; 95% CI: 1.00–86.03; p = 0.019). Conclusions: Benzodiazepine administration and unemployment were strong predictors of a medical condition among patients presenting to the ED after ATS use. These patients should undergo thorough physical examination and diagnostic testing to identify and manage potentially life-threatening conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».