The effect of socio-demographic factors on mental health and addiction high-cost use: a retrospective, population-based study in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A small proportion of the population accounts for the majority of healthcare costs. Mental health and addiction (MHA) patients are consistently high-cost. We aimed to delineate factors amenable to public health action that may reduce high-cost use among a cohort of MHA clients in Saskatoon, Saskatchewan. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study. Administrative health data from fiscal years (FY) 2009-2015, linked at the individual level, were analyzed (n = 129,932). The outcome of interest was ≥ 90th percentile of costs for each year under study ('persistent high-cost use'). Descriptive analyses were followed by logistic regression modelling; the latter excluded long-term care residents. RESULTS: The average healthcare cost among study cohort members in FY 2009 was ~ $2300; for high-cost users it was ~ $19,000. Individuals with unstable housing and hospitalization(s) had increased risk of persistent high-cost use; both of these effects were more pronounced as comorbidities increased. Patients with schizophrenia, particularly those under 50 years old, had increased probability of persistent high-cost use. The probability of persistent high-cost use decreased with good connection to a primary care provider; this effect was more pronounced as the number of mental health conditions increased. CONCLUSION: Despite constituting only 5% of the study cohort, persistent high-cost MHA clients (n = 6455) accounted for ~ 35% of total costs. Efforts to reduce high-cost use should focus on reduction of multimorbidity, connection to a primary care provider (particularly for those with more than one MHA), young patients with schizophrenia, and adequately addressing housing stability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».