Hot spots for pediatric asthma emergency department visits in Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric asthma emergency department (ED) visits and repeat visits place a substantial burden on healthcare. National and provincial level studies demonstrate geographic variation in asthma ED visits and links to marginalization, but preclude translation into practical targeting of healthcare delivery. It is important to understand the relationship between pediatric asthma ED visits and marginalization at a more granular level. To map the city-level geographic variation in pediatric asthma ED visit and re-visit rates at the Children’s Hospital of Eastern Ontario (CHEO) in Ottawa, Canada and the relationship with marginalization. We performed a single center retrospective cohort study of children ages 1–17 with one or more ED visits for asthma at the CHEO in Ottawa. Using postal codes, we linked patients to census tracts. Per census tract, we mapped pediatric asthma ED visit and re-visit rates within one year and identified overlap with the Ontario Marginalization Index. Of 1,620 children with an index ED visit, 18.5% had a repeat ED visit. We identified 10 hot spot census tracts each for pediatric asthma ED visit and re-visit rates. We identified an overlap between urban hot spots and areas with high ethnic concentration or low dependency. At a granular, city-wide level, pediatric asthma ED visit and re-visit rates are heterogeneous. Urban hot spots, in contrast to rural, have more overlap with marginalization, especially ethnic concentration. These methods can be used in other jurisdictions to inform practical community strategies for geographically-targeted prevention of pediatric asthma-related ED visits in vulnerable areas. Emergency department; Children’s Hospital of Eastern Ontario; Pediatric Respiratory Assessment Measure; Ontario Marginalization Index; Socioeconomic status; United States Supplemental data for this article can be accessed at publisher’s website.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,090 | 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 ».