Predicting use of case management support services for adolescents and adults living in community following brain injury: A longitudinal Canadian database study with implications for life care planning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine factors associated with case management (CM) service use in people with traumatic brain injury (TBI), using a published model for service use. DESIGN: A retrospective cohort, with nested case-control design. Correlational and logistic regression analyses of questionnaires from a longitudinal community data base. STUDY SAMPLE: Questionnaires of 203 users of CM services and 273 non-users, complete for all outcome and predictor variables. Individuals with TBI, 15 years of age and older. Out of a dataset of 1,960 questionnaires, 476 met the inclusion criteria. METHODOLOGY: Eight predictor variables and one outcome variable (use or non-use of the service). Predictor variables considered the framework of the Behaviour Model of Health Service Use (BMHSU); specifically, pre-disposing, need and enabling factor groups as these relate to health service use and access. RESULTS: Analyses revealed significant differences between users and non-users of CM services. In particular, users were significantly younger than non-users as the older the person the less likely to use the service. Also, users had less education and more severe activity limitations and lower community integration. Persons living alone are less likely to use case management. Funding groups also significantly impact users. CONCLUSIONS: This study advances an empirical understanding of equity of access to health services usage in the practice of CM for persons living with TBI as a fairly new area of research, and considers direct relevance to Life Care Planning (LCP). Many life care planers are CM and the genesis of LCP is CM. The findings relate to health service use and access, rather than health outcomes. These findings may assist with development of a modified model for prediction of use to advance future cost of care predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».