An evaluation of the breast cancer Well Follow-up Care Initiative using administrative databases: A new model of analysis.
Notice bibliographique
Résumé
1 Background: Cancer Care Ontario (CCO) implemented the Well Follow-up Care Initiative (WFCI) to transition low-risk breast cancer (BC) survivors from oncologist to primary care providers. The objective of this work was to compare both the health system resources utilized and their associated costs, among women in the WFCI (cases) and women who were not transitioned (controls). Methods: Cases were linked to provincial administrative databases and matched to a control group based on year of diagnosis, cancer stage, age, comorbidity, income, geographic area of residence, and prior health system use. Health system resource utilization (physician, hospitalization, diagnostics, medication, and homecare) was ascertained per group. The annual mean and median costs (CAD 2014) per patient were determined. Annualized incremental costs between cases and controls were estimated using generalized estimating equations, accounting for matched pairs. Results: Results are based on 2,324 cases and 2,324 controls (mean age 64.4 and 64.9 years, respectively). During an average of 2.5 years of follow-up since the transition date, there were significant differences between the two groups for mean annual visits per patient with a medical oncologist (0.4 vs. 1.3, p<0.001) and radiation oncologist (0.2 vs. 0.4, p<0.001). There was no significant difference in mean annual family physician visits per patient (7.4 vs. 7.9, p=0.082). The intervention group had fewer inpatient hospitalizations (75.6% vs. 79.9%) and cancer clinic visits (84.9% vs. 94.0%). While there was a higher number of mammograms for cases compared to controls, other diagnostic tests (bone scan, CT, MRI, ultrasound, and x-rays) were done less frequently. The model was associated with a 39.3% reduction in mean annual costs ($6,575 among cases and $10,832 among controls) and a 22.1% reduction in median annual costs ($2,261 among cases and $2,903 among controls). Conclusions: Transitioning BC survivors to primary care was associated with fewer health system resources and had a lower annual mean cost per patient than women who were not transitioned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,091 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».