MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3004280126 · doi:10.1016/j.spinee.2020.01.013

Healthcare utilization and costs for spinal conditions in Ontario, Canada - opportunities for funding high-value care: a retrospective cohort study

2020· article· en· W3004280126 sur OpenAlexafffundabout
Y. Raja Rampersaud, J. Denise Power, Anthony V. Perruccio, J. Michael Paterson, Christian Veillette, Peter C. Coyte, Elizabeth M. Badley, Nizar N. Mahomed

Notice bibliographique

RevueThe Spine Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCenter of Excellence for the Oceans, National Taiwan Ocean UniversityJohnson and JohnsonOntario Ministry of Health and Long-Term CareMedtronicInstitute for Clinical Evaluative SciencesToronto General and Western Hospital FoundationSmith and Nephew
Mots-clésMedicineHealth careEmergency departmentDiagnosis codeEmergency medicineAmbulatory carePopulationCohortRetrospective cohort studyAcute careMedical recordFamily medicineMedical emergencyEnvironmental healthPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND CONTEXT: An important step in improving spinal care is understanding how current health-care resources and associated cost are being utilized and distributed across a health-care system. PURPOSE: Our objective was to examine the magnitude and distribution of direct health care costs for spinal conditions across physician type and hospital setting. DESIGN/SETTING: Cross-sectional analysis of administrative health data for the fiscal year 2013-2014 from the province of Ontario, Canada. PATIENT SAMPLE: Adult population aged 18+ years (N=10,841,302). OUTCOME MEASURES: Person visit rates and total number of people and visits by specific care settings were calculated for all spinal conditions as well as stratified by nontrauma and trauma-related conditions. Variation in rates by age and sex was examined. The proportion of patients seeing physicians of different specialties was calculated for each condition grouping. Direct medical costs were estimated and their percentage distribution by care setting calculated for nontrauma and trauma-related conditions. Additionally, costs for spinal imaging overall and stratified by type of scan were determined. METHODS: Administrative health databases were analyzed, including data on physician services, emergency department visits, and hospitalizations. ICD-9 and -10 diagnostic codes were used to identify nontraumatic (degenerative or inflammatory) and traumatic spinal disorders. A validated algorithm was used to estimate direct medical costs. RESULTS: Overall, 822,000 adult Ontarians (7.6%) made 1.6 million outpatient physician visits for spinal conditions; the majority (1.1 million) of these visits were for nontrauma conditions. Approximately, 86% of outpatient visits were in primary care. Emergency Department (ED) visits for nontrauma spinal conditions (130,000 out of 156,000 ED visits) accounted for 2.8% of all ED visits in the province. Total costs for spine-related care were $264 million (CDN) with 64% of costs due to nontrauma conditions. For these nontrauma conditions, ED visits cost $28 million for 130,000 visits ($215 per visit). For $32 million spent in primary care, 890,000 visits were made ($36 per visit). Spine imaging costs were $66.5 million, yielding a combined total of $330 million in health care spending for spinal conditions. CONCLUSIONS: Spinal conditions place a large and costly burden on the health-care system. The disproportionate annual cost associated with ED visits represents a potential opportunity to redirect costs to fund more clinically and cost-effective models of care for nontraumatic spinal conditions.

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)0,003
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,657
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,126 · 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueThe Spine JournalMême sujetHealthcare cost, quality, practicesTravaux en français237 207