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Enregistrement W3080849649 · doi:10.1186/s12913-020-05658-9

Role of Interprofessional primary care teams in preventing avoidable hospitalizations and hospital readmissions in Ontario, Canada: a retrospective cohort study

2020· article· en· W3080849649 sur OpenAlexaffabout
Wissam Haj-Ali, Rahim Moineddin, Brian Hutchison, Walter P. Wodchis, Richard H. Glazier

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalTrillium Health CentreMcMaster UniversityImpactInstitute for Clinical Evaluative SciencesCanadian Armed ForcesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth administrationNursing researchRetrospective cohort studyHealth informaticsPublic healthPrimary careEmergency medicineHealth services researchFamily medicineHealth careMedical emergencyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Improving health system value and efficiency are considered major policy priorities internationally. Ontario has undergone a primary care reform that included introduction of interprofessional teams. The purpose of this study was to investigate the relationship between receiving care from interprofessional versus non-interprofessional primary care teams and ambulatory care sensitive condition (ACSC) hospitalizations and hospital readmissions. METHODS: Population-based administrative databases were linked to form data extractions of interest between the years of 2003-2005 and 2015-2017 in Ontario, Canada. The data sources were available through ICES. The study design was a retrospective longitudinal cohort. We used a "difference-in-differences" approach for evaluating changes in ACSC hospitalizations and hospital readmissions before and after the introduction of interprofessional team-based primary care while adjusting for physician group, physician and patient characteristics. RESULTS: As of March 31st, 2017, there were a total of 778 physician groups, of which 465 were blended capitation Family Health Organization (FHOs); 177 FHOs (22.8%) were also interprofessional teams and 288 (37%) were more conventional group practices ("non-interprofessional teams"). In this period, there were a total of 13,480 primary care physicians in Ontario of whom 4848 (36%) were affiliated with FHOs-2311 (17.1%) practicing in interprofessional teams and 2537 (18.8%) practicing in non-interprofessional teams. During that same period, there were 475,611 and 618,363 multi-morbid patients in interprofessional teams and non-interprofessional teams respectively out of a total of 2,920,990 multi-morbid adult patients in Ontario. There was no difference in change over time in ACSC admissions between interprofessional and non-interprofessional teams between the pre- and post intervention periods. There were no statistically significant changes in all cause hospital readmission s between the post- and pre-intervention periods for interprofessional and non-interprofessional teams. CONCLUSIONS: Our study findings indicate that the introduction of interprofessional team-based primary care was not associated with changes in ACSC hospitalization or hospital readmissions. The findings point for the need to couple interprofessional team-based care with other enablers of a strong primary care system to improve health services utilization efficiency.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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