Linking Pan-Canadian Administrative and Clinical Registry Data to gain insights across the continuum of care
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionData linkages expand the potential of discrete national health databases to follow patients across the health care continuum. Novel linkages across health care sectors, jurisdictions, and over time provide a deeper understanding of a patient’s journey and can facilitate health systems performance evaluation to ultimately improve patient-level health outcomes.
 Objectives and ApproachThe objective was to increase the value of pan-Canadian administrative and cost data using novel linkages to longitudinal patient-based clinical registries. One such example is a data linkage comprised of three national data holdings to examine inpatient care and associated costs during ten years of chronic dialysis treatments. Patient data on dialysis treatment changes from the longitudinal clinical registry were linked to episodic inpatient hospitalization and corresponding cost data. Effect of various cofactors on the risk of hospitalization, as well as the cost burden of such hospitalizations on the health system, were examined.
 ResultsEffective data linkage can facilitate analyses of a broader spectrum of outcomes adjusted for a broader set of patient characteristics and treatment modalities. Linking dialysis patient registry data to administrative inpatient care data showed that patient-specific covariates significantly affect the risk of dialysis patients being hospitalized. These findings were consistent for hospitalizations for dialysis-related infections, a highly preventable complication amongst dialysis patients. The rate of hospitalization of dialysis patients in Canada ranged from 1.1 to 1.4 hospitalizations per patient-year on dialysis. Linking to cost data showed that the average estimated cost for these hospitalizations ($13,634 per patient year on dialysis) was more than double that of the general population. These and other insights can be achieved more quickly and efficiently using data linkages.
 Conclusion/ImplicationsCanada’s many health-related data assets, when combined through effective linkage, can provide tremendous potential for performing longitudinal, patient-oriented analyses in a pan-Canadian setting. Using administrative and cost data to augment the clinical information in the registry data proves to be useful for informing improvements in health and health services.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».