Acute Care Use for Ambulatory Care–Sensitive Conditions in High-Cost Users of Medical Care with Mental Illness and Addictions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The role of mental illness and addiction in acute care use for chronic medical conditions that are sensitive to ambulatory care management requires focussed attention. This study examines how mental illness or addiction affects risk for repeat hospitalization and/or emergency department use for ambulatory care-sensitive conditions (ACSCs) among high-cost users of medical care. METHOD: A retrospective, population-based cohort study using data from Ontario, Canada. Among the top 10% of medical care users ranked by cost, we determined rates of any and repeat care use (hospitalizations and emergency department [ED] visits) between April 1, 2011, and March 31, 2012, for 14 consensus established ACSCs and compared them between those with and without diagnosed mental illness or addiction during the 2 years prior. Risk ratios were adjusted (aRR) for age, sex, residence, and income quintile. RESULTS: Among 314,936 high-cost users, 35.9% had a mental illness or addiction. Compared to those without, individuals with mental illness or addiction were more likely to have an ED visit or hospitalization for any ACSC (22.8% vs. 19.6%; aRR, 1.21; 95% confidence interval [CI], 1.20-1.23). They were also more likely to have repeat ED visits or hospitalizations for the same ACSC (6.2% vs. 4.4% of those without; aRR, 1.48; 95% CI, 1.44-1.53). These associations were stronger in stratifications by mental illness diagnostic subgroup, particularly for those with a major mental illness. CONCLUSIONS: The presence of mental illness and addiction among high-cost users of medical services may represent an unmet need for quality ambulatory and primary care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».