Continuity of care in the ambulatory sector and hospital admissions among patients with heart failure in Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure is one of the most cost-intensive chronic diseases and the most common cause of hospitalization. More than 60% of the treatment costs of heart failure are incurred in the inpatient sector in Germany. However, hospital admissions due to heart failure are considered to be potentially avoidable through effective and continuous ambulatory care. Our aim is to examine whether continuity in ambulatory care is associated with hospitalizations due to heart failure. METHODS: Using insurance claims data from Germany's biggest statutory health insurance company, we defined three measures of continuity of care: Continuity of Care Index (COCI), Usual Provider Index (UPC) and the Sequential Continuity Index (SECON). We analyzed whether these measures are associated with hospitalization due to heart failure using separate logistic regression models. We controlled for a wide range of covariates such as sex, age and the Charlson comorbidity index. RESULTS: Data of 382 118 heart failure patients were included in the analyses. Index values range from 0.77 to 0.89. Results of logistic regression analyses indicate that the continuity indices COCI, UPC and SECON based on visits to general practitioners (GPs), cardiologists and internists are negatively associated with the probability of hospitalization whereas of the continuity indices based on GP visits only SECON is significantly associated with hospitalization. CONCLUSION: The results indicate that the overall continuity in the ambulatory sector is high for heart failure patients in Germany. Public policy should, nevertheless, focus on increasing sequential continuity of specialist and generalist ambulatory care as this was found to be significantly associated with a reduced likelihood of hospitalization.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».