Health Care Utilization in Persons with Traumatic Spinal Cord Injury: The Importance of Multimorbidity and the Impact on Patient Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with spinal cord injury (SCI) living in the community have high health care utilization (HCU). To date, the interrelationships among multiple secondary health conditions (multimorbidity due to comorbidities and complications) that drive HCU and their impact on patient outcomes are unknown. OBJECTIVE: To determine the association among multimorbidity, HCU, health status, and quality of life. METHODS: Community-dwelling persons with traumatic SCI participated in an online/phone SCI Community Survey. Participants were grouped using the 7-item HCU questionnaire (group 1 did not receive needed care and/or rehospitalized; group 2 received needed care but rehospitalized; group 3 received needed care and not rehospitalized). Personal, injury, and environmental factors; multimorbidity (presence/absence of 30 comorbidities/ complications); health status (Short Form-12); and quality of life measures (Life Satisfaction-11 first question and single-item quality of life measure) were collected. Associations among these variables were assessed using multivariate analysis. RESULTS: The 1,137 survey participants were divided into 3 groups: group 1 (n = 292), group 2 (n = 194), and group 3 (n = 650). Group 1 had the greatest number of secondary health conditions (15.14 ± 3.86) followed by group 2 (13.60 ± 4.00) and group 3 (12.00 ± 4.16) (P < .05). Multimorbidity and HCU were significant risk factors for having a lower SF-12 Mental (P < .001) and Physical Component Score (P < .001). They in turn were associated with participants reporting a lower quality of life (P < .001, for both questions). CONCLUSIONS: Multimorbidity and HCU are interrelated and associated with lower health status, which in turn is associated with lower quality of life. Future work will include the development of a screening tool to identify persons with SCI at risk of inappropriate HCU (eg, rehospitalization, not able to access care), which should lead to better patient outcomes and cost savings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».