Substance Use Disorder Presentations and Referral Patterns for an Emergency Department in a Northern Ontario City
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Substance use, both alcohol and opioids, is higher in Sudbury, Ontario than in the remainder of the province and the numbers increased during COVID-19. In response to increased use during the pandemic, the hospital developed the Addictions Medicine Consult Service (AMCS) to complement the existing addiction services. After a full year of operation, a program evaluation was completed to determine the effectiveness and gaps of the AMCS, to enact changes for service improvement. Methods: A retrospective chart review was conducted. Analysis of the characteristics and frequency of people presenting with substance use to the emergency department, along with referrals to addiction services, was undertaken. Results: Fewer than seven percent of patients presenting with substance use in the emergency department were referred to the AMCS. The majority used alcohol and were housed, followed by those who used fentanyl who were unlikely to be housed. Many patients were referred to Crisis, the multidisciplinary mental health team in the hospital, which is available 24/7 but which does not include addictions expertise. Conclusions: Changes to service delivery to increase the use of the AMCS were implemented to improve service accessibility and delivery of care. These included nursing daily rounds in the emergency department and adding more direct links with resources in the community.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».