Factors Associated with Leaving Hospital against Medical Advice among People Who Use Illicit Drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Leaving hospital against medical advice (AMA) is common among people who use illicit drugs (PWUD) and is associated with severe health-related harms and costs. However, little is known about the prevalence of and factors associated with leaving AMA among PWUD. Methods Data were collected through two Canadian prospective cohort studies involving PWUD between September 2005 and July 2011 and linked to a hospital admission/discharge database. Bivariable and multivariable generalized estimating equations were used to examine factors associated with leaving hospital AMA among PWUD who were hospitalized. Results Among 488 participants who experienced at least one hospitalization, 212 (43.4%) left the hospital AMA at least once during the study period. In multivariable analyses, factors positively and significantly associated with leaving hospital AMA included: unstable employment (AOR = 1.92; 95% confidence interval [CI]: 1.22–3.03); recent incarceration (AOR = 1.63; 95%CI: 1.07–2.49); ≥ daily heroin injection (AOR = 1.49; 95%CI: 1.05–2.11); and younger age per year younger (adjusted odds ratio [AOR] = 1.04; 95%CI: 1.02–1.06). Conclusions We found a substantial proportion of PWUD in this setting left hospital AMA and that various markers of risk and vulnerability were associated with this phenomenon. Our findings highlight the need to address substance abuse issues early following hospital admission. These findings further suggest a need to develop novel interventions to minimize PWUD leaving hospital prematurely.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».