Healthcare utilization after stroke in Canada- a population based study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».