Insights from linking routinely collected data across Australian health jurisdictions: a case study of end-of-life health service use
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,061 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».