Characteristics of consistently high primary health care users in the DELPHI database: Retrospective study of electronic medical records
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify consistently high users of primary health care and describe their use of services, characteristics, and comorbidities. DESIGN: Retrospective analysis of de-identified patient data from 23 physicians contributing to the DELPHI (Deliver Primary Healthcare Information) database of electronic medical records between October 1, 2005, and June 30, 2010. SETTING: Ten primary care practice sites in southwestern Ontario. PARTICIPANTS: A total of 1971 patients whose data were coded with the International Classification of Primary Care. MAIN OUTCOME MEASURES: Patient characteristics analyzed included sex, age, chronic conditions diagnosed by the end of the first year, multimorbidity (defined as 3 or more total chronic conditions), urban or rural postal code, and median family income quintile. Consistency of high primary health care use was measured using the total number of primary care visits in each of the 4 years that were studied (July 1, 2006, to June 30, 2010), creating 3 outcome groups: never high users, sometimes high users (above the 90th percentile in 1 to 2 years), and consistent high users (above the 90th percentile in 3 to 4 years). Bivariate analyses and multinomial logistic regression were used to test for effects of patient characteristics on consistency of high use. RESULTS: Older patients were significantly more likely to become sometimes or consistent high users (P < .05). Multimorbidity at baseline increased the odds of being a sometimes high user by 2.3 times (P < .001) and a consistent high user by 4.1 times (P < .001). Patients in rural locations were 1.8 times more likely to become consistent high users (P = .010). In the multinomial regression, sex and income were not associated with odds of high use. Significantly higher prevalences of chronic respiratory, musculoskeletal, and psychological conditions were seen in the consistent high users (P < .05). CONCLUSION: Older patients with multimorbidity and those in rural locations are at a significantly higher risk of becoming consistent high users of primary health care. Several years of electronic medical record data were essential to conducting this research on the characteristics associated with becoming consistent high users of primary health care.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».