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Enregistrement W2982488905 · doi:10.1136/bmjopen-2018-028637

Incremental healthcare utilisation and costs among new senior high-cost users in Ontario, Canada: a retrospective matched cohort study

2019· article· en· W2982488905 sur OpenAlexafffundabout
Sergei Muratov, Justin Lee, Anne Holbrook, Jason R. Guertin, Lawrence Mbuagbaw, J. Michael Paterson, Tara Gomes, Priscila Pequeno, Jean‐Éric Tarride

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversité LavalSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyHealth careHealth economicsCohortEpidemiologyCohort studyFamily medicinePublic healthGerontologyNursingSurgeryInternal medicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe healthcare use and spending before and on becoming a new (incident) senior high-cost user (HCU) compared with senior non-HCUs; to estimate the incremental costs, overall and by service category, attributable to HCU status; and to quantify its monetary impact on the provincial healthcare budget in Ontario, Canada. DESIGN: We conducted a retrospective, population-based comparative cohort study using administrative healthcare records. Incremental healthcare utilisation and costs were determined using the method of recycled predictions allowing adjustment for preincident and incident year values, and covariates. Estimated budget impact was computed as the product of the mean annual total incremental cost and the number of senior HCUs. PARTICIPANTS: Incident senior HCUs were defined as Ontarians aged ≥66 years who were in the top 5% of healthcare cost users during fiscal year 2013 (FY2013) but not during FY2012. The incident HCU cohort was matched with senior non-HCUs in a ratio of 1 HCU:3 non-HCU. RESULTS: Senior HCUs (n=175 847) reached the annual HCU threshold of CAD$10 192 through different combinations of incurred costs. Although HCUs had higher healthcare utilisation and costs at baseline, HCU status was associated with a substantial spike in both, with prolonged hospitalisations playing a major role. Twelve per cent of HCUs reached the HCU expenditure threshold without hospitalisation. Compared with non-HCUs (n=5 27 541), HCUs incurred an additional CAD$25 527 per patient in total healthcare costs; collectively CAD$4.5 billion or 9% of the 2013 Ontario healthcare budget. Inpatient care had the highest incremental costs: CAD$13 427, 53% of the total incremental spending. CONCLUSIONS: Costs attributable to incident senior HCU status accounted for almost 1/10 of the provincial healthcare budget. Prolonged hospitalisations made a major contribution to the total incremental costs. A subgroup of patients that became HCU without hospitalisation requires further investigation.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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