High-Cost Patients and Preventable Spending: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although high-cost (HC) patients make up a small proportion of patients, they account for most health system costs. However, little is known about HC patients with cancer or whether some of their care could potentially be prevented. This analysis sought to characterize HC patients with cancer and quantify the costs of preventable acute care (emergency department visits and inpatient hospitalizations). METHODS: This analysis examined a population-based sample of all HC patients in Ontario in 2013. HC patients were defined as those above the 90th percentile of the cost distribution; all other patients were defined as non-high-cost (NHC). Patients with cancer were identified through the Ontario Cancer Registry. Sociodemographic and clinical characteristics were examined and the costs of preventable acute care for both groups by category of visit/condition were estimated using validated algorithms. RESULTS: Compared with NHC patients with cancer (n=369,422), HC patients with cancer (n=187,770) were older (mean age 70 vs 65 years), more likely to live in low-income neighborhoods (19% vs 16%), sicker, and more likely to live in long-term care homes (8% vs 0%). Although most patients from both cohorts tended to be diagnosed with breast, prostate, or colorectal cancer, those with multiple myeloma or pancreatic or liver cancers were overrepresented among the HC group. Moreover, HC patients were more likely to have advanced cancer at diagnosis and be in the initial or terminal phase of treatment compared with NHC patients. Among HC patients with cancer, 9% of spending stemmed from potentially preventable/avoidable acute care, whereas for NHC patients, this spending was approximately 30%. CONCLUSIONS: HC patients with cancer are a unique subpopulation. Given the type of care they receive, there seems to be limited scope to prevent acute care spending among this patient group. To reduce costs, other strategies, such as making hospital care more efficient and generating less costly encounters involving chemotherapy, should be explored.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».