Looking Beyond Income and Education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Healthcare spending occurs disproportionately among a very small portion of the population. Research on these high-cost users (HCUs) of health care has been overwhelmingly cross-sectional in nature and limited to the few sociodemographic and clinical characteristics available in health administrative databases. This study is the first to bridge this knowledge gap by applying a population health lens to HCUs. We investigate associations between a broad range of SES characteristics and future HCUs. METHODS: A cohort of adults from two cycles of large, nationally representative health surveys conducted in 2003 and 2005 was linked to population-based health administrative databases from a universal healthcare plan for Ontario, Canada. Comprehensive person-centered estimates of annual healthcare spending were calculated for the subsequent 5 years following interview. Baseline HCUs (top 5%) were excluded and healthcare spending for non-HCUs was analyzed. Adjusted for predisposition and need factors, the odds of future HCU status (over 5 years) were estimated according to various individual, household, and neighborhood SES factors. Analyses were conducted in 2014. RESULTS: Low income (personal and household); less than post-secondary education; and living in high-dependency neighborhoods greatly increased the odds of future HCUs. After adjustment, future HCU status was most strongly associated with food insecurity, personal income, and non-homeownership. Living in highly deprived or low ethnic concentration neighborhoods also increased the odds of becoming an HCU. CONCLUSIONS: Findings suggest that addressing social determinants of health, such as food and housing security, may be important components of interventions aiming to improve health outcomes and reduce costs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,001 |
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.
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 ».