The association between multimorbidity and hospitalization is modified by individual demographics and physician continuity of care: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multimorbidity poses a significant clinical challenge and has been linked to greater health services use, including hospitalization; however, we have little knowledge about the influence of contextual factors on outcomes in this population. OBJECTIVES: To describe the extent to which the association between multimorbidity and hospitalization is modified by age, gender, primary care practice model, or continuity of care (COC) among adults with at least one chronic condition. METHODS: A retrospective cohort study with linked population-based administrative data. SETTING: Ontario, Canada. COHORT: All individuals 18 and older with at least one of 16 priority chronic conditions as of April 1, 2009 (baseline). MAIN OUTCOME MEASURES: Any hospitalization, 3 or more hospitalizations, non-medical discharge delay, and 30-day readmission within the 1 year following baseline. RESULTS: Of 5,958,514 individuals, 484,872 (8.1 %) experienced 646,347 hospitalizations. There was a monotonic increase in the likelihood of hospitalization and related outcomes with increasing multimorbidity which was modified by age, gender, and COC but not primary care practice model. The effect of increasing multimorbidity was greater in younger adults than older adults and in those with lower COC than with higher COC. The effect of increasing multimorbidity on hospitalization was greater in men than women but reversed for the other outcomes. CONCLUSIONS: The effect of multimorbidity on hospitalization is influenced by age and gender, important considerations in the development of person-centred care models. Greater continuity of physician care lessened the effect of multimorbidity on hospitalization, further demonstrating the need for care continuity across providers for people with chronic conditions.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».