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Enregistrement W2609781246 · doi:10.1503/cmaj.160427

Team-based versus traditional primary care models and short-term outcomes after hospital discharge

2017· article· en· W2609781246 sur OpenAlexaffvenueabout
Bruno Riverin, Patricia Li, Ashley I. Naimi, Erin Strumpf

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMcGill-Queen's University PressMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careTerm (time)Patient dischargeComputer scienceMedicineHospital dischargeMEDLINEData scienceIntensive care medicineFamily medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Strategies to reduce hospital readmission have been studied mainly at the local level. We assessed associations between population-wide policies supporting team-based primary care delivery models and short-term outcomes after hospital discharge. METHODS: We extracted claims data on hospital admissions for any cause from 2002 to 2009 in the province of Quebec. We included older or chronically ill patients enrolled in team-based or traditional primary care practices. Outcomes were rates of readmission, emergency department visits and mortality in the 90 days following hospital discharge. We used inverse probability weighting to balance exposure groups on covariates and used marginal structural survival models to estimate rate differences and hazard ratios. RESULTS: We included 620 656 index admissions involving 312 377 patients. Readmission rates at any point in the 90-day post-discharge period were similar between primary care models. Patients enrolled in team-based primary care practices had lower 30-day rates of emergency department visits not associated with readmission (adjusted difference 7.5 per 1000 discharges, 95% confidence interval [CI] 4.2 to 10.8) and lower 30-day mortality (adjusted difference 3.8 deaths per 1000 discharges, 95% CI 1.7 to 5.9). The 30-day difference for mortality differed according to morbidity level (moderate morbidity: 1.0 fewer deaths per 1000 discharges in team-based practices, 95% CI 0.3 more to 2.3 fewer deaths; very high morbidity: 4.2 fewer deaths per 1000 discharges, 95% CI 3.0 to 5.3; p < 0.001). INTERPRETATION: Our study showed that enrolment in the newer team-based primary care practices was associated with lower rates of postdischarge emergency department visits and death. We did not observe differences in readmission rates, which suggests that more targeted or intensive efforts may be needed to affect this outcome.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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