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Enregistrement W2084149153 · doi:10.12927/hcq.2008.19859

Population Patterns of Chronic Health Conditions, Co-morbidity and Healthcare Use in Canada: Implications for Policy and Practice

2008· article· en· W2084149153 sur OpenAlexaffabout
Anne‐Marie Broemeling, Diane Watson, Farrah Prebtani

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensCARE CanadaUniversity of British ColumbiaMedical Council of CanadaProvincial Health Services AuthorityInterior Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careChronic conditionMedicinePublic healthHealth policyPopulationCommunity healthChronic careEnvironmental healthPopulation healthNursingFamily medicineChronic diseaseEconomic growthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managing chronic health conditions is a daily reality for approximately nine million Canadians, and the numbers of people affected are expected to increase as our population ages, particularly if risk factors that contribute to poor health continue to rise. These conditions impact health and well-being and represent a significant, and growing, healthcare and economic burden. The Health Council of Canada has focused its attention on the prevention and management of chronic conditions to encourage discussion of the changes to public policy, healthcare management and health services delivery required to improve health outcomes for Canadians. In December 2007, the Health Council released a report that described the health and healthcare use among Canadians who have chronic conditions as well as their self- reported experiences with chronic illness care. It highlighted initiatives under way in all jurisdictions to improve the situation. In order to inform that report, we analyzed population-based survey data from the Canadian Community Health Survey to report on patterns of health and healthcare use by community-dwelling youth and adults who have one or more of seven high-prevalence, high-impact chronic conditions. We demonstrated that the vast majority of people with chronic conditions have a regular medical doctor and visit community-based doctors and nurses frequently. Not surprisingly, people with chronic conditions use healthcare services more often and more intensively than do those without, and the intensity of service use increases as the numbers of conditions go up. The 33% of Canadians with one or more of seven chronic conditions account for approximately 51% of family physician/general practitioner consultations, 55% of specialist consultations, 66% of nursing consultations and 72% of nights spent in a hospital. This information highlights the imperative of immediate, comprehensive and sustained attention to undertake proven strategies to delay or prevent the onset of chronic conditions and to improve the quality of primary healthcare to prevent complications, reduce the need for more expensive health services and secure a better quality of life for Canadians.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,322 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations203
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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