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Enregistrement W7099585885

Published by Sciedu Press 61 ORIGINAL ARTICLE

2016· article· en· W7099585885 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEducational and Organizational Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinor (academic)Socioeconomic statusService (business)Health careEmergency departmentHealth servicesPrimary careHealthcare service
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-urgent use of Emergency Departments throughout Canada has long presented a conundrum for hospital admini-strators and health service planners. On the one hand, perceptions persist that those non-urgent users contribute to overcrowding, higher costs of care and longer wait times. On the other hand, non-urgent users do not appear to increase wait times for high-acuity patients; they perceive their condition to be acute, or claim not having convenient access to primary medical services. The objective of this study is to investigate factors associated with emergency demand for minor conditions using administrative data as well as geographical and socioeconomic characteristics as captured by Pampalon’s deprivation indexes. We reviewed 42 months of administrative data (2006 – 2009) of minor emergency visits in two hospitals in Sherbrooke, QC, Canada. Data mining algorithms were applied to classify the visits and detect major utilization patterns of Sherbrooke residents. Lower priority visits (CTAS 5) continued to increase in the city hospital following a remodel. Adult residents tend to choose the closest ED, and children mainly go to the regional hospital ED. The use of ED for minor conditions (CTAS level 4 and 5) was higher in the most deprived communities, whether materially or socially. The most common diagnostic codes were injuries and poisoning, ill-defined conditions, respiratory

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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