Monitoring health service use at the end of life in the Calgary Zone of Alberta: a Population-level analysis linking multiple administrative datasets
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAs part of the Alberta Health Services (AHS) Calgary Zone Healthcare planning, a Palliative and End of Life Care Program (PEOLC) dashboard was developed and face validity of the indicators was examined by key stakeholders such as clinicians and decision makers. Objectives and ApproachAn internal dashboard was developed to explore End of Life (EOL) indicators that could provide evidence to support local PEOLC planning. Multiple administrative datasets available to AHS were used to estimate population needs of palliative care, current state of resource use, and EOL quality indicators. Underlying cause of death in Vital Statistics data was used to calculate minimal and maximal population estimates of palliative care needs between 2000 and 2014. Trends in acute care use during the last year of life were analyzed. Overall rates and geographic variations of selected indicators in Calgary Zone were reported. ResultsOver the period 2000 to 2014, number of adult deaths increased in Calgary Zone, from 5,094 in 2000 to 6,823 in 2014. In 2015/16, about half of all 10,848 hospital discharges in the last year of life were incurred in the last 60 days of life, and about 40 percent were incurred in the last 30 days. Overall, 11% of decedents visited ED more than once, 7% were discharged from hospital more than once, 19% spent more than 14 days in hospital. According to the ED and inpatient data, 40.7% of decedents, roughly 3,000 people, died in hospital. We observed an urban rural continuum gradient in most of these indicators, with rates varying more than two-fold for ED and hospital discharge related indicators. Conclusion/ImplicationsThe project demonstrates the feasibility of using existing data to generate information to support the PEOLC program planning in Calgary Zone. With early stakeholder engagement in dashboard design, analysis, interpretation, and dissemination, the dashboard was well received and will be updated as more recent data becomes available.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».