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Enregistrement W3032511554 · doi:10.1186/s12875-020-01141-w

Population segments as a tool for health care performance reporting: an exploratory study in the Canadian province of British Columbia

2020· article· en· W3032511554 sur OpenAlexafffundabout
Julia M. Langton, Sabrina T. Wong, Fred Burge, Alex Choi, Niloufar Ghaseminejad-Tafreshi, Sharon Johnston, Alan Katz, Ruth Lavergne, Dawn Mooney, Sandra Peterson, Kimberlyn McGrail

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of ManitobaUniversity of OttawaDalhousie UniversityUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineProxy (statistics)PopulationSocioeconomic statusEmergency departmentHealth carePrimary careMedical prescriptionPopulation healthFamily medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary care serves all age groups and individuals with health states ranging from those with no chronic conditions to those who are medically complex, or frail and approaching the end of life. For information to be actionable and guide planning, there must be some population disaggregation based on differences in expected needs for care. Promising approaches to segmentation in primary care reflect both the breadth and severity of health states, the types and amounts of health care utilization that are expected, and the roles of the primary care provider. The purpose of this study was to assess population segmentation as a tool to create distinct patient groups for use in primary care performance reporting. METHODS: This cross-sectional study used administrative data (patient characteristics, physician and hospital billings, prescription medicines data, emergency department visits) to classify the population of British Columbia (BC), Canada into one of four population segments: low need, multiple morbidities, medically complex, and frail. Each segment was further classified using socioeconomic status (SES) as a proxy for patient vulnerability. Regression analyses were used to examine predictors of health care use, costs and selected measures of primary care attributes (access, continuity, coordination) by segment. RESULTS: Average annual health care costs increased from the low need ($ 1460) to frail segment ($10,798). Differences in primary care cost by segment only emerged when attributes of primary care were included in regression models: accessing primary care outside business hours and discontinuous primary care (≥5 different GP's in a given year) were associated with higher health care costs across all segments and higher continuity of care was associated with lower costs in the frail segment (cost ratio = 0.61). Additionally, low SES was associated with higher costs across all segments, but the difference was largest in the medically complex group (cost ratio = 1.11). CONCLUSIONS: Population segments based on expected need for care can support primary care measurement and reporting by identifying nuances which may be lost when all patients are grouped together. Our findings demonstrate that variables such as SES and use of regression analyses can further enhance the usefulness of segments for performance measurement and reporting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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