Senior high-cost healthcare users’ resource utilization and outcomes: a protocol of a retrospective matched cohort study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Senior high-cost users (HCUs) are estimated to represent 60% of all HCUs in Ontario, Canada's most populous province. To improve our understanding of individual and health system characteristics related to senior HCUs, we will examine incident senior HCUs to determine their incremental healthcare utilisation and costs, characteristics of index hospitalisation episodes, mortality and their regional variation across Ontario. METHODS AND ANALYSIS: A retrospective, population-based cohort study using administrative healthcare records will be used. Incident senior HCUs will be defined as Ontarians aged ≥66 years who were in the top 5% of healthcare cost users during fiscal year 2013 but not during fiscal year 2012. Each HCU will be matched to three non-HCUs by age, sex and health planning region. Incremental healthcare use and costs will be determined using the method of recycled predictions. We will apply multivariable logistic regression to determine patient and health service factors associated with index hospitalisation and inhospital mortality during the incident year. The most common causes of admission will be identified and contrasted with the most expensive hospitalised conditions. We will also calculate the ratio of inpatient costs incurred through admissions of ambulatory care sensitive conditions to the total inpatient expenditures. The magnitude of variation in costs and health service utilisation will be established by calculating the extremal quotient, the coefficient of variation and the Gini mean difference for estimates obtained through multilevel regression analyses. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by Hamilton Integrated Research Ethics Board (ID#1715-C). The results of the study will be distributed through peer-reviewed journals. They also will be disseminated at research events in academic settings, national and international conferences as well as with presentations to provincial health authorities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».