Effectiveness of quality improvement strategies for coordination of care to reduce use of health care services: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frequent users of health care services are a relatively small group of patients who account for a disproportionately large amount of health care utilization. We conducted a meta-analysis of the effectiveness of interventions to improve the coordination of care to reduce health care utilization in this patient group. METHODS: We searched MEDLINE, Embase and the Cochrane Library from inception until May 2014 for randomized clinical trials (RCTs) assessing quality improvement strategies for the coordination of care of frequent users of the health care system. Articles were screened, and data abstracted and appraised for quality by 2 reviewers, independently. Random effects meta-analyses were conducted. RESULTS: We identified 36 RCTs and 14 companion reports (total 7494 patients). Significantly fewer patients in the intervention group than in the control group were admitted to hospital (relative risk [RR] 0.81, 95% confidence interval [CI] 0.72-0.91). In subgroup analyses, a similar effect was observed among patients with chronic medical conditions other than mental illness, but not among patients with mental illness. In addition, significantly fewer patients 65 years and older in the intervention group than in the control group visited emergency departments (RR 0.69, 95% CI 0.54-0.89). INTERPRETATION: We found that quality improvement strategies for coordination of care reduced hospital admissions among patients with chronic conditions other than mental illness and reduced emergency department visits among older patients. Our results may help clinicians and policy-makers reduce utilization through the use of strategies that target the system (team changes, case management) and the patient (promotion of self-management).
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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 | 0,021 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».