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Enregistrement W2901990724 · doi:10.1136/bmjopen-2018-023135

Do care plans and annual reviews of physical health influence unplanned hospital utilisation for people with serious mental illness? Analysis of linked longitudinal primary and secondary healthcare records in England

2018· article· en· W2901990724 sur OpenAlexfundno aff
Jemimah Ride, Panagiotis Kasteridis, Nils Gutacker, Christoph Kronenberg, Tim Doran, Anne Mason, Nigel Rice, Hugh Gravelle, Maria Goddard, Tony Kendrick, Najma Siddiqi, Simon Gilbody, Ceri Dare, Lauren Aylott, Rachael Williams, Rowena Jacobs

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePublic healthMental healthPrimary careMental illnessHealth careFamily medicineEpidemiologyMental healthcareGerontologyPsychiatryEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate whether two primary care activities that are framed as indicators of primary care quality (comprehensive care plans and annual reviews of physical health) influence unplanned utilisation of hospital services for people with serious mental illness (SMI). DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: Retrospective observational cohort study using linked primary care and hospital records (Hospital Episode Statistics) for 5158 patients diagnosed with SMI between April 2006 and March 2014, who attended 213 primary care practices in England that contribute to the Clinical Practice Research Datalink GOLD database. OUTCOMES AND ANALYSIS: Cox survival models were used to estimate the associations between two primary care quality indicators (care plans and annual reviews of physical health) and the hazards of three types of unplanned hospital utilisation: presentation to accident and emergency departments (A&E), admission for SMI and admission for ambulatory care sensitive conditions (ACSC). RESULTS: Risk of A&E presentation was 13% lower (HR 0.87, 95% CI 0.77 to 0.98) and risk of admission to hospital for ACSC was 23% lower (HR 0.77, 95% CI 0.60 to 0.99) for patients with a care plan documented in the previous year compared with those without a care plan. Risk of A&E presentation was 19% lower for those who had a care plan documented earlier but not updated in the previous year (HR: 0.81, 95% CI 0.67 to 0.97) compared with those without a care plan. Risks of hospital admission for SMI were not associated with care plans, and none of the outcomes were associated with annual reviews. CONCLUSIONS: Care plans documented in primary care for people with SMI are associated with reduced risk of A&E attendance and reduced risk of unplanned admission to hospital for physical health problems, but not with risk of admission for mental health problems. Annual reviews of physical health are not associated with risk of unplanned hospital utilisation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,399 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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