Chronic disease management: does the disease affect likelihood of care planning?
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To compare the demographic, socioeconomic, and medical characteristics of patients who had a General Practitioner Management Plan (GPMP) with those for patients without GPMP. Methods. Cohort study of patients with chronic diseases during the time period 1 July 2006 to 30 June 2008 using the Australian Department of Veterans’ Affairs (DVA) claims database. Results. Of the 88 128 veterans with chronic diseases included in the study, 23 015 (26%) veterans had a GPMP and 11 089 (13%) had a Team Care Arrangement (TCA). Those with a GPMP had a higher number of comorbidities (P < 0.001), and a higher use of services such as health assessment and medicine review (P < 0.001) than did those without GPMP. Diabetes was associated with a significantly increased use of GPMP compared with all other chronic diseases except heart failure. Conclusions. GPMPs are used in a minority of patients with chronic diseases. Use is highest in people with diabetes. What is known about the topic? Despite the fact that the Chronic Disease Management (CDM) program is appreciated by patients and allied health professionals, limited research has assessed how it is used in practice. What does this paper add? In the Veteran population, use of a General Practitioner Management Plan (GPMP) was associated with a higher number of comorbidities and of prior hospitalisations. Across chronic diseases use of GPMPs was low but was higher in people with diabetes. What are the implications for practitioners? Further research into the effect of CDM program on improvement of health outcomes is required.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».