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Enregistrement W6929314926 · doi:10.48448/k1w8-sz51

Nudging towards efficiency: Reducing emergency room usage in pediatric population

2024· other· en· W6929314926 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionData extractionRandomized controlled trialPopulationSample size determinationCASPDescriptive statisticsInclusion (mineral)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In recent years, hospitals have seen an overuse of emergency room (ER) facilities. This problem is particularly worse among the pediatric population as guardians approach the ER for low acuity reasons too. Thus, there is a need to explore the reasons behind this practice and review interventions to reduce it. Methods Based on a registered protocol, studies were systematically searched in PubMed, using a developed search strategy with critical words by all four reviewers. Studies were included if they discussed emergency room overuse in pediatric populations, behavioral interventions to decrease this, causes of overuse or quality improvement projects assessing this problem; were published after 2014; were available as free full text; were Randomized Controlled Trials (RCTs), qualitative studies, case controls/cohort studies, descriptive studies; and were in English. The bias assessment was done using CASP Tool Kits and scored internally by one reviewer and checked by two more. Data extraction was done by two reviewers and then independently checked for completeness and accuracy by the other two. Results Of 240 studies found by initial database search, 48 were selected based on inclusion criteria and data was extracted from only 23 studies after all parameters were checked. Almost all the studies were from 2017-2022. 11 of the studies were conducted in the North America (Canada and US). There were 7 RCT and 7 experimental studies and 6 qualitative studies. The mean sample size for studies dealing with patient population was 1028 after excluding one outlier. Causes like gastroenteritis, fever, asthma and trauma were primary reasons for presentation. Younger children, patients without PCP, those coming in office hours and those from low education households overused ER more often. CT scan was the most overused imaging technique across studies. The relationship between physician prescription habits and ER overuse was studied across multiple studies, specially under the lens of over ordering chest X-ray plus antibiotics in bronchiolitis cases. Using tailored social resources handout, managing toddler behavior, better triage models and using video discharge instructions post-ER visit was associated with a much notable decrease in child hospitalization and ER visit frequency. Conclusion Although numerous studies discuss components of ER overuse among the pediatric population, there is still a scant number of studies that discuss interventions and their efficacy. Therefore, more studies need to be conducted introducing new interventions, specifically behavioral ones based on the existing studies talking about the causes, protocols, overused parameters and demographics. Although numerous studies discuss components of ER overuse among the pediatric population, there is still a scant number of studies that discuss interventions and their efficacy. Therefore, more studies need to be conducted introducing new interventions, specifically behavioral ones based on the existing studies talking about the causes, protocols, overused parameters and demographics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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