First insights on value-based healthcare of elders using ICHOM older person standard set reporting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical guidelines for specific conditions fragment care provision for elders. The International Consortium for Health Outcomes Measurement (ICHOM) has developed a global standard set of outcome measures for comprehensive assessment of older persons. The goal of this study was to report value-based health metrics in Taiwan using this ICHOM toolset. METHODS: The cross-sectional study of baseline data excerpted from a prospective longitudinal cohort, which recruited people ≥65 years old with ≥3 chronic medical conditions between July and December 2018. All participants received measurements of physical performance, anthropometric characteristics, health-related behaviors, Charlson Comorbidity Index, and Montreal Cognitive Assessment. The ICHOM toolset comprises three tiers: 1 includes frailty and having chosen a preferred place of death; 2 includes polypharmacy, falls, and participation in decision-making; and 3 includes loneliness, activities of daily living, pain, depression, and walking speed. These items were converted into a 0-10 point value-based healthcare score, with high value-based health status defined as ≥8/10 points. RESULTS: Frequencies of individual ICHOM indicators were: frail 11.7%, chose preferred place of death 14.4%, polypharmacy 31.5%, fell 17.1%, participated in decision-making 81.6%, loneliness 26.8%, limited activities of daily living 22.4%, pain 10.4%, depressed mood 13.0%, and slowness 38.5%. People with high disease burden (OR 0.40, 95% CI 0.21-0.76, p = 0.005) or cognitive impairment (OR 0.49, 95%CI 0.27-0.87, p = 0.014) were less likely to have high value-based healthcare status. CONCLUSIONS: The ICHOM Standard Set Older Person health outcome measures provide an opportunity to shift from a disease-centric medical paradigm to whole person-focused goals. This study identified advanced age, chronic disease burden and cognitive impairment as important barriers to achieving high value-based healthcare status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».