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Enregistrement W2594356587 · doi:10.1371/journal.pmed.1002249

Multimorbidity and healthcare utilization among home care clients with dementia in Ontario, Canada: A retrospective analysis of a population-based cohort

2017· article· en· W2594356587 sur OpenAlexafffundabout
Luke Mondor, Colleen J. Maxwell, David B. Hogan, Susan E. Bronskill, Andrea Gruneir, Natasha E. Lane, Walter P. Wodchis

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineDementiaRetrospective cohort studyHazard ratioCohortEmergency departmentCohort studyPopulationGerontologyProportional hazards modelHealth careEmergency medicineDiseaseConfidence intervalInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For community-dwelling older persons with dementia, the presence of multimorbidity can create complex clinical challenges for both individuals and their physicians, and can contribute to poor outcomes. We quantified the associations between level of multimorbidity (chronic disease burden) and risk of hospitalization and risk of emergency department (ED) visit in a home care cohort with dementia and explored the role of continuity of physician care (COC) in modifying these relationships. METHODS AND FINDINGS: A retrospective cohort study using linked administrative and clinical data from Ontario, Canada, was conducted among 30,112 long-stay home care clients (mean age 83.0 ± 7.7 y) with dementia in 2012. Multivariable Fine-Gray regression models were used to determine associations between level of multimorbidity and 1-y risk of hospitalization and 1-y risk of ED visit, accounting for multiple competing risks (death and long-term care placement). Interaction terms were used to assess potential effect modification by COC. Multimorbidity was highly prevalent, with 35% (n = 10,568) of the cohort having five or more chronic conditions. In multivariable analyses, risk of hospitalization and risk of ED visit increased monotonically with level of multimorbidity: sub-hazards were 88% greater (sub-hazard ratio [sHR] = 1.88, 95% CI: 1.72-2.05, p < 0.001) and 63% greater (sHR = 1.63; 95% CI: 1.51-1.77, p < 0.001), respectively, among those with five or more conditions, relative to those with dementia alone or with dementia and one other condition. Low (versus high) COC was associated with an increased risk of both hospitalization and ED visit in age- and sex-adjusted analyses only (sHR = 1.11, 95% CI: 1.07-1.16, p < 0.001, for hospitalization; sHR = 1.07, 95% CI: 1.03-1.11, p = 0.001, for ED visit) but did not modify associations between multimorbidity and outcomes (Wald test for interaction, p = 0.566 for hospitalization and p = 0.637 for ED visit). The main limitations of this study include use of fixed (versus time-varying) covariates and focus on all-cause rather than cause-specific hospitalizations and ED visits, which could potentially inform interventions. CONCLUSIONS: Older adults with dementia and multimorbidity pose a particular challenge for health systems. Findings from this study highlight the need to reshape models of care for this complex population, and to further investigate health system and other factors that may modify patients' risk of health outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations176
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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