The complexity score: towards a clinically-relevant, clinician-friendly measure of patient multi-morbidity
Notice bibliographique
Résumé
Rationale and Objectives: The population is rapidly aging and concurrent chronic diseases are increasing rapidly in the developed world. Health systems, clinicians, patients and care givers are challenged by the provision of care in this complex environment. Clinical assessment tools are needed to optimize management and facilitate informed decision-making by patients and care givers. We propose and evaluate a simple tool called the complexity score and evaluate its properties in terms of its distribution in a senior population in an academic family practice and assess its association with health services utilization.Methods: We performed a retrospective chart audit of 2,450 patients aged 65 and older seen in an academic family practice in Ontario, Canada. We calculated the complexity score for each patient and analyzed the scores by age and gender. Using logistic and Poisson regression we evaluated the association of age, gender, marital status and complexity score with hospital admission (surgical and medical), emergency room visits and family practice visits.Results: The complexity score of the practice was high. Overall median complexity score increased with age (65-69: 12, 85+: 16). Age, gender and complexity score were independently and statistically significantly associated with increased hospitalizations, emergency room visits and family physician visits. The OR for the complexity score was substantially increased for the highest complexity score in comparison to the reference group: OR ER visit: 6.5 (95% CI: 3.798-11.058), OR Hospitalization:12.08 (95% CI: 6.404-22.79). Age alone at most doubled the OR for these associations.Conclusions: Multi-morbidity is common amongst older adults in an academic family practice. The complexity score is a simple to calculate measure that has the capacity to inform clinicians and patients on anticipated health service utilization. Further prospective studies are required to replicate the strong and significant associations described in this study. Further measurement tools that capture patient wellbeing and functional status are required to compliment this measure.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».