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Enregistrement W2792647080 · doi:10.17061/phrp2811806

Insights from linking routinely collected data across Australian health jurisdictions: a case study of end-of-life health service use

2018· article· en· W2792647080 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePublic Health Research & Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNSW Ministry of HealthCancer Institute NSWCancer Australia
Mots-clésMedicineCohortHealth carePopulationVeterans AffairsCommonwealthCohort studyRetrospective cohort studyPopulation healthFamily medicineGerontologyEnvironmental healthGeographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The jurisdictional nature of routinely collected health data in Australia has created challenges for linking data across state/territory and federal government boundaries. This has impeded understanding of the interplay between service use across hospital and community care. Our objective was to demonstrate the value-add of cross-jurisdictional data using a case study of health service use and the factors associated with healthcare use towards the end of life. STUDY TYPE: Retrospective cohort study using routinely collected health data. METHODS: We used two decedent cohorts of people aged ≥65 years who died in New South Wales (NSW), Australia, in 2006 or 2007. The population cohort comprised the general NSW population linked to NSW data collections; the other cohort comprised Australian Government Department of Veterans' Affairs (DVA) clients (with full healthcare entitlements) linked to NSW and Commonwealth data. We compared information available on health services received during the last 6 months of life and ran multivariable analyses for both cohorts to demonstrate the added value of the Commonwealth data. RESULTS: We included 37 567 decedents in the population cohort and 11 259 in the DVA cohort. Cancer was the cause of death for 27% of the NSW cohort and 22% of the DVA cohort; approximately 40% of decedents in each cohort had a cancer history. We summarise information on hospital services for both cohorts and examine community care (general practitioner consultations, specialist presentations, prescriptions dispensed) for the DVA cohort only. Multivariable analyses in the DVA cohort demonstrated that high rates of emergency department (ED) presentations and hospitalisation were associated with higher rates of use of all health services, including community care. Use of primary care did not reduce ED or hospital use. We were not able to examine the interplay between community and hospital care in the NSW population cohort. CONCLUSIONS: In our case study, we demonstrated the value-add of Commonwealth data for understanding the drivers of hospital services use, which has implications for service delivery and resource allocation. There is an abundance of routinely collected health data in Australia that can be used to describe whole-of-healthcare use for a broad range of issues.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,729
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,188 · 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