Identifying superusers of health services with mental health and addiction problems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT ObjectiveThe objective of this research is to identify people with mental health and/or addiction (MHA) problems and determine characteristics that led to them becoming a superuser of health services (i.e., the most expensive 10% of all health service users). ApproachIn Saskatchewan, Canada, we used hospital and physician administrative data spanning 2005 to 2014 to identify the MHA cohort. We will calculate total health care costs for each individual and assign them to one of three groups: low cost users (<50th percentile), moderate cost users (50-<90th percentile), and superusers (90th percentile and above). For each group, we will describe sociodemographic characteristics, disease characteristics, and use of health services, and describe their trajectory towards becoming a superuser. Predictors of becoming a superuser will be identified. A novel aspect of this research is the inclusion of sociobehavioural risk factors by linking 4 population and public health administrative datasets obtained from the Saskatoon Health Region to the provincial administrative health services data. Sociobehavioral factors are widely accepted as strongly influencing health. Each database was selected because it captures data on a sociobehavioral factor. The Oral Health Database contains data on early childhood development, including early childhood tooth decay, dental health status, and tobacco use in elementary school-aged children. The Integrated Public Health Information System contains data on self-reported ethnicity, the occurrence of an infectious notifiable disease, and behavioural and social risk factors for the notifiable disease. The Sexually Transmitted Infection (STI) Clinic Data contains data on exposure to and contraction of STIs, as well as referrals given for mental health and/or addiction services. Finally, the Street Outreach Program provides services to individuals living a high-risk lifestyle on the street. Their database contains information on self-reported ethnicity, hypodermic needle exchange, and homelessness. ResultsIn a province of approximately 1.1 million people, we identified 417,724 people as having at least 1 MHA diagnosis, of which two-thirds were depression and/or anxiety. Substance abuse was found in 9.4%, and schizotypal and psychotic disorders were found in 7.9%, of the MHA cohort, ConclusionIndividuals with severe MHA problems account for a disproportionate amount of health care costs. Identifying predictors of becoming an MHA superuser may afford an opportunity to intervene, possibly years in the future, to prevent a person from becoming a superuser. If true, this has significant implications for health care costs, wait times to access health services, and quality of life for this vulnerable population.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».