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Enregistrement W2768164164 · doi:10.1371/journal.pmed.1002427

Association between the 2012 Health and Social Care Act and specialist visits and hospitalisations in England: A controlled interrupted time series analysis

2017· article· en· W2768164164 sur OpenAlexaboutno aff
Jamie Lopez Bernal, Christine Y. Lu, Antonio Gasparrini, Steven Cummins, J. Frank Wharham, Steven B. Soumerai

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Services Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMedical Research Council
Mots-clésMedicineInterrupted Time Series AnalysisQuarter (Canadian coin)Emergency departmentFamily medicineEmergency medicineHealth carePublic healthPediatricsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 2012 Health and Social Care Act (HSCA) in England led to among the largest healthcare reforms in the history of the National Health Service (NHS). It gave control of £67 billion of the NHS budget for secondary care to general practitioner (GP) led Clinical Commissioning Groups (CCGs). An expected outcome was that patient care would shift away from expensive hospital and specialist settings, towards less expensive community-based models. However, there is little evidence for the effectiveness of this approach. In this study, we aimed to assess the association between the NHS reforms and hospital admissions and outpatient specialist visits. METHODS AND FINDINGS: We conducted a controlled interrupted time series analysis to examine rates of outpatient specialist visits and inpatient hospitalisations before and after the implementation of the HSCA. We used national routine hospital administrative data (Hospital Episode Statistics) on all NHS outpatient specialist visits and inpatient hospital admissions in England between 2007 and 2015 (with a mean of 26.8 million new outpatient visits and 14.9 million inpatient admissions per year). As a control series, we used equivalent data on hospital attendances in Scotland. Primary outcomes were: total, elective, and emergency hospitalisations, and total and GP-referred specialist visits. Both countries had stable trends in all outcomes at baseline. In England, after the policy, there was a 1.1% (95% CI 0.7%-1.5%; p < 0.001) increase in total specialist visits per quarter and a 1.6% increase in GP-referred specialist visits (95% CI 1.2%-2.0%; p < 0.001) per quarter, equivalent to 12.7% (647,000 over the 5,105,000 expected) and 19.1% (507,000 over the 2,658,000 expected) more visits per quarter by the end of 2015, respectively. In Scotland, there was no change in specialist visits. Neither country experienced a change in trends in hospitalisations: change in slope for total, elective, and emergency hospitalisations were -0.2% (95% CI -0.6%-0.2%; p = 0.257), -0.2% (95% CI -0.6%-0.1%; p = 0.235), and 0.0% (95% CI -0.5%-0.4%; p = 0.866) per quarter in England. We are unable to exclude confounding due to other events occurring around the time of the policy. However, we limited the likelihood of such confounding by including relevant control series, in which no changes were seen. CONCLUSIONS: Our findings suggest that giving control of healthcare budgets to GP-led CCGs was not associated with a reduction in overall hospitalisations and was associated with an increase in specialist visits.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations47
Publié2017
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