Re-utilization outcomes and costs of minor acute illness treated at family physician offices, walk-in clinics, and emergency departments.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine factors associated with re-utilization of health services and to estimate and compare costs of treatment for minor acute illnesses in family physicians' offices (FPOs), walk-in clinics (WICs), and emergency departments (EDs). DESIGN: Prospective cohort study using questionnaires, telephone follow up, medical chart data, and costs according to Ontario Health Insurance Plan (OHIP) schedules. SETTING: 16 FPOs, 12 WICs, and 13 EDs in three Ontario cities. PARTICIPANTS: Consecutive patients with one of eight predefined minor acute illnesses found in all three settings (upper respiratory infection, pharyngitis, acute bronchitis, acute otitis media, serous otitis media, low back pain, gastroenteritis, and urinary tract infection). MAIN OUTCOME MEASURES: "Early" (< 3 days) versus "later" (3 days to 2 weeks) re-utilization of health services after initial encounter and direct cost to OHIP. RESULTS: The overall rate of re-utilization of health services for the same episode of illness was 11.3% for early and 20.6% for later re-utilization. Factors associated with early re-utilization were initial evaluation in ED setting (odds ratio [OR] = 6.5, confidence interval [CI] = 2.2-19.2) and, regardless of setting, less satisfaction with patient-centred care (OR = 1.7 for each one-point decrease on a four-point scale; CI = 1.1-2.7). Factors associated with later re-utilization were ED setting (OR = 4.9; CI = 2.4-9.9) and diagnosis of urinary tract infection (OR = 2.4; CI = 1.1-5.2). Factors tested and found not signifcantly associated with rate of re-utilization were patients' age, sex, responses to a variety of questions assessing psychosocial factors (stress, social support, independence), and opinions on health care. Cost of care was similar for FPOs and WICs and higher for EDs for all diagnoses. The initial visit was the largest component of cost in all settings, and this component (as well as total cost) was consistently higher in EDs. CONCLUSION: Both re-utilization rates and costs are higher for those seeking care in EDs for minor acute illness. Patient-centred care, an important feature of health care encounters regardless of setting, can reduce re-utilization rates.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».