Health State Profiles and Service Utilization in Community-Living Elderly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We know that health status in older people is heterogeneous and that many need complex care. What is now required is a comprehensive description of this heterogeneity and the estimation of its effects on patterns of service utilization. OBJECTIVE: This study examines the possibility of classifying older people according to their complex health conditions and whether the way in which they consume services differs based on these classes. METHODS: We used latent class analysis to model heterogeneity and classify community living elderly into homogenous health state categories (ie, health profiles). The number of health profiles present in the sample was revealed using 17 health indicators collected at baseline in the demonstration project of SIPA (French acronym for System of Integrated Care for the frail elderly), a system of integrated care for frail older people (n = 1164). These profiles were then used in 2-part econometric models to study access and costs of several measures of services using data collected prospectively over the 22-months of the SIPA trial. RESULTS: We identified 4 substantially meaningful health profiles (prevalence: 23%, 11%, 36%, 30%) characterized by differences along the physical, cognitive, and disability dimensions of health. Subsequent econometric modeling showed a differential effect of health profiles on use and costs along the continuum of health and social services. CONCLUSIONS: For older people with complex care needs, classification into homogeneous health subgroups unmasks differences in utilization patterns that can be used by decision makers in their attempt to improve the trajectory of care and adjust the distribution of resources to the needs of older people.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».