Healthcare utilization after a first hospitalization for COPD: a new approach of State Sequence Analysis based on the '6W' multidimensional model of care trajectories
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published methods to describe and visualize Care Trajectories (CTs) as patterns of healthcare use are very sparse, often incomplete, and not intuitive for non-experts. Our objectives are to propose a typology of CTs one year after a first hospitalization for Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), and describe CT types and compare patients' characteristics for each CT type. METHODS: This is an observational cohort study extracted from Quebec's medico-administrative data of patients aged 40 to 84 years hospitalized for COPD in 2013 (index date). The cohort included patients hospitalized for the first time over a 3-year period before the index date and who survived over the follow-up period. The CTs consisted of sequences of healthcare use (e.g. ED-hospital-home-GP-respiratory therapists, etc.) over a one-year period. The main variable was a CT typology, which was generated by a 'tailored' multidimensional State Sequence Analysis, based on the "6W" model of Care Trajectories. Three dimensions were considered: the care setting ("where"), the reason for consultation ("why"), and the speciality of care providers ("which"). Patients were grouped into specific CT types, which were compared in terms of care use attributes and patients' characteristics using the usual descriptive statistics. RESULTS: The 2581 patients were grouped into five distinct and homogeneous CT types: Type 1 (n = 1351, 52.3%) and Type 2 (n = 748, 29.0%) with low healthcare and moderate healthcare use respectively; Type 3 (n = 216, 8.4%) with high healthcare use, mainly for respiratory reasons, with the highest number of urgent in-hospital days, seen by pulmonologists and respiratory therapists at primary care settings; Type 4 (n = 100, 3.9%) with high healthcare use, mainly cardiovascular, high ED visits, and mostly seen by nurses in community-based primary care; Type 5 (n = 166, 6.4%) with high healthcare use, high ED visits and non-urgent hospitalisations, and with consultations at outpatient clinics and primary care settings, mainly for other reasons than respiratory or cardiovascular. Patients in the 3 highest utilization CT types were older, and had more comorbidities and more severe condition at index hospitalization. CONCLUSIONS: The proposed method allows for a better representation of the sequences of healthcare use in the real world, supporting data-driven decision making.
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».