Patterns of health care use related to respiratory conditions in early life: A birth cohort study with linked administrative data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify distinctive patterns of respiratory-related health services use (HSU) between birth and 3 years of age, and to examine associated symptom and risk profiles. METHODS: This study included 729 mother and child pairs enrolled in the Toronto site of the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development study in 2009-2012; they were linked to Ontario health administrative databases (2009-2016). A model-based cluster analysis was performed to identify distinct groups of children who followed a similar pattern of respiratory-related HSU between birth and 3 years of age, regarding hospitalization, emergency department (ED) and physician office visits for respiratory conditions and total health care costs (2016 Canadian dollars). RESULTS: The majority (estimated cluster weight = 0.905) showed a pattern of low and stable respiratory care use (low HSU) while the remainder (weight = 0.095) showed a pattern of high use (high HSU). From 0 to 3 years of age, the low- and high-HSU groups differed in mean trajectories of total health care costs ($783 per 6 months decreased to $114, vs $1796 to $177, respectively). Compared to low-HSU, the high-HSU group was associated with a constant risk of hospitalizations, early high ED utilization and physician visits for respiratory problems. The two groups differed significantly in the timing of wheezing (late onset in low-HSU vs early in high-HSU) and future total costs (stable vs increased). CONCLUSIONS: One in ten children had high respiratory care use in early life. Such information can help identify high-risk young children in a large population, monitor their long-term health, and inform resource allocation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».