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Enregistrement W2943646479 · doi:10.1186/s12913-019-4020-6

Healthcare utilization after stroke in Canada- a population based study

2019· article· en· W2943646479 sur OpenAlexafffundabout
A Obembe, Lisa Simpson, Brodie M. Sakakibara, Janice J. Eng

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalGF Strong Rehabilitation CentreVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineStroke (engine)Nursing researchHealth administrationHealth careRate ratioPopulationMoodAnxietyHealth informaticsCross-sectional studyPublic healthFamily medicineGerontologyDemographyPsychiatryNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: More people are surviving stroke but are living with functional limitations that pose increasing demands on their families and the healthcare system. The aim of this study was to determine the extent to which stroke survivors use healthcare services on a population level compared to people without a stroke. METHODS: This was a cross-sectional population-based survey that collected information related to health status, healthcare utilization and health determinants using the 2014 Canadian Community Health Survey. Healthcare utilization was assessed by a computer-assisted personal interview asking about visits to healthcare professionals in the last 12 months. Negative binomial regression was used to estimate the incidence rate ratios (IRR) and 95% confidence intervals (CI) for the number of health professional visits between stroke survivors and people without a stroke. The regression models were adjusted for demographics, as well as for mobility, mood/anxiety disorder and cardiometabolic comorbid conditions. RESULTS: The study sample included 35,759 respondents (948 stroke, 34,811 non-stroke) and equate to 12,396,641 (286,783 stroke; 12,109,858 non-stroke) when sampling weights were applied. Stroke survivors visited their family doctor the most, and stroke was significantly associated with more visits to most healthcare professionals [e.g., family doctor IRR 1.6 (CI 1.4-1.8); nurse IRR 3.0 (CI 1.8-4.8); physiotherapist IRR 1.8 (CI 1.1-1.9); psychologist IRR 4.0 (CI 1.1-5.7)] except the dental practitioner, which was less [IRR 0.7 (CI 0.6-0.9)]. Mood/anxiety condition, but not cardiometabolic comorbid condition increased the probability of visiting a family doctor or social worker/ counsellor among people with stroke. CONCLUSION: Stroke survivors visited healthcare professionals more often than people without stroke, and were approximately twice as likely to visit with those who manage problems that may arise after a stroke (e.g., family doctor, nurse, psychologist, physiotherapist). The effects of a stroke include mobility impairment and mood/ anxiety disorders. Therefore, adequate access to stroke-related healthcare services should be provided for stroke survivors, as this may improve functional outcome and reduce future healthcare costs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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