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Enregistrement W2558029848 · doi:10.1089/jpm.2016.0283

Does Primary Care Model Effect Healthcare at the End of Life? A Population-Based Retrospective Cohort Study

2016· article· en· W2558029848 sur OpenAlexafffundabout
Michelle Howard, Mathieu Chalifoux, Peter Tanuseputro

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensBruyèreMcMaster UniversityOttawa HospitalHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesInstitute for Clinical Evaluative SciencesOntario Ministry of Health and Long-Term CareJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineCapitationFamily medicineRetrospective cohort studyHealth careIncentiveCohortPopulationConfidence intervalEmergency medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Comprehensive primary care may enhance patient experience at end of life. OBJECTIVE: To examine whether belonging to different models of primary care is associated with end-of-life healthcare use and outcomes. DESIGN: Retrospective population cohort study, using health administrative databases to describe health services and costs in the last six months of life across three primary care models: enrolled to a physician remunerated mainly by capitation, with incentives for comprehensive care and access in some to allied health practitioners (Capitation); remunerated mainly from fee-for-service (FFS) with smaller incentives for comprehensive care (Enhanced FFS); and not enrolled, seeing physicians remunerated solely through FFS (Traditional FFS). SETTING: People who died from April 1, 2010 to March 31, 2013 in Ontario, Canada. MEASURES: Health service utilization, costs, and place of death. RESULTS: Approximately two-thirds (62.7%) of decedents had more contact with a specialist than family physician. Those in Capitation models were more likely to have the majority of physician services provided by a family physician (44.9% vs. 38.6% in Enhanced FFS and 34.3% in Traditional FFS) and received more home care service days (mean 27.2 vs. 24.2 in Enhanced FFS and 21.7 in Traditional FFS). And 22.5% had a home visit by a family physician. Controlling for potential confounders, decedents spent significantly more days in an institution in Enhanced FFS (1.1, 95% confidence interval [CI]: 0.9-1.5) and Traditional FFS (2.2, 95% CI: 1.8-2.6) than in Capitation. CONCLUSION: Decedents in comprehensive primary care models received more care in the community and spent less time in institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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