Increasing comorbidity and health services utilization in older adults with prior stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize comorbid chronic conditions, describe health services use, and estimate health care costs among community-dwelling older adults with prior stroke. METHODS: This is a retrospective cohort study using administrative data from Ontario, Canada. We identified all community-dwelling individuals aged 66 and over on April 1, 2008 (baseline), who had experienced a stroke at least 6 months prior. We estimated the prevalence of 14 comorbid conditions at baseline; we captured all physician visits, emergency department visits, hospital admissions, home care contacts, and associated costs over 5 years stratifying by number of comorbid conditions. Where possible, we distinguished between health services use for stroke- and non-stroke-related reasons. RESULTS: A total of 29,673 individuals met our criteria. Only 1% had no comorbid conditions, while 74.9% had 3 or more. The most common conditions were hypertension (89.8%) and arthritis (65.8%); 5 other conditions had a prevalence of 20% or more (ischemic heart disease, diabetes, chronic obstructive pulmonary disease, inflammatory bowel disease, and dementia). Use of all health services doubled with increasing comorbidity and was largely attributed to non-stroke-related reasons. Total and per-patient costs increased with comorbidity. Main cost drivers shifted from physician and home care visits to hospital admissions with greater comorbidity. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate the importance of community-based patient-centered care strategies for stroke survivors that address their range of health needs and prevent more costly acute care use.
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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 | 0,000 | 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 ».