Identifying Patients Who Are Likely to Receive Most of Their Care From a Specific Health Care System: Demonstration via Secondary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, health care is fragmented in numerous distinct health care systems including private, public, and federal organizations like private physician groups and academic medical centers. Many patients have their complete medical data scattered across these several health care systems, with no particular system having complete data on any of them. Several major data analysis tasks such as predictive modeling using historical data are considered impractical on incomplete data. OBJECTIVE: Our objective was to find a way to enable these analysis tasks for a health care system with incomplete data on many of its patients. METHODS: This study presents, to the best of our knowledge, the first method to use a geographic constraint to identify a reasonably large subset of patients who tend to receive most of their care from a given health care system. A data analysis task needing relatively complete data can be conducted on this subset of patients. We demonstrated our method using data from the University of Washington Medicine (UWM) and PreManage data covering the use of all hospitals in Washington State. We compared 10 candidate constraints to optimize the solution. RESULTS: For UWM, the best constraint is that the patient has a UWM primary care physician and lives within 5 miles of at least one UWM hospital. About 16.01% (55,707/348,054) of UWM patients satisfied this constraint. Around 69.38% (10,501/15,135) of their inpatient stays and emergency department visits occurred within UWM in the following 6 months, more than double the corresponding percentage for all UWM patients. CONCLUSIONS: Our method can identify a reasonably large subset of patients who tend to receive most of their care from UWM. This enables several major analysis tasks on incomplete medical data that were previously deemed infeasible.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».