Examination of Health System Resources and Costs Associated With Transitioning Cancer Survivors to Primary Care: A Propensity-Score–Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: Transitioning low-risk cancer survivors back to their primary care provider (PCP) has been shown to be safe but the effect on health system resources and costs has not been examined. METHODS:: A Well Follow-Up Care Initiative (WFCI) was implemented in the publicly funded health system. Low-risk breast cancer (BC) survivors in the WFCI intervention group were transitioned from oncologist-led cancer clinics to PCPs. We compared health system costs ($2,014 in Canadian dollars) and resource utilization in this intervention group with that in propensity-score-matched nontransitioned BC survivors (ie, controls) diagnosed in the same year, with similar disease profile and patient characteristics using publicly funded administrative databases. RESULTS:: A total of 2,324 BC survivors from the WFCI intervention group were 1:1 matched to controls and observed for 25 months. Compared with controls, survivors in the intervention group incurred a similar number of PCP visits (6.9 v 7.5) and fewer oncologist visits (0.3 v 1.2) per person-year. Fewer survivors in the intervention group (20.1%) were hospitalized than in the control group (24.4%). There were no differences in emergency visits. More survivors in the intervention group had mammograms (82.6% v 73.1%), but other diagnostic tests were less frequent. There was a 39.3% reduction in overall mean annual costs ($6,575 v $10,832) and a 22.1% reduction in overall median annual costs ($2,261 v $2,903). Overall survival in the intervention group was not worse than controls. CONCLUSION:: Transitioning low-risk BC survivors to PCPs was associated with lower health system resource use and a lower annual cost per patient than matched controls. The WFCI model represents a reasonable approach at the population level to delivering quality care for low-risk BC survivors that seems to be cost effective.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».