Characteristics of patients with mental illness and persistent high-cost status: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most of the literature on high-cost users of health care has evaluated this population as a whole, but few studies have focused on high-cost patients with mental illness and whether they persist in the high-cost state. We sought to analyze this patient population in depth and determine predictors of persistency in the high-cost state. METHODS: We used 8 years of longitudinal patient-level population data (2010-2017) from Ontario to follow high-cost patients (those in and above the 90th percentile of the cost distribution) with mental illness. We classified high-cost status, based on the proportion of the study period that patients spent in the high-cost state, as persistent (6-8 yr), sporadic (1-2 yr) or moderate (3-5 yr). We compared characteristics between groups and determined predictors of being a patient with mental illness and persistent high-cost status. RESULTS: Among 52 638 patients with mental illness and high-cost status, 18 149 (34.5%) were considered persistent high cost. These patients had higher mean annual costs of care ($44 714, 95% confidence interval [CI] $43 724-$45 703) than patients with sporadic ($23 205, 95% CI $22 741-$23 668) and moderate ($31 055, 95% CI $30 359-31 751) status, largely owing to psychiatric hospital admissions. Patients with mental illness and persistent high-cost status were more likely to be female, older, long-term residents of Ontario (information ascertained from the Immigrants, Refugees and Citizenship Canada Database), living in low-income or urban areas, or to have comorbidities. The strongest predictors of persistent (v. sporadic) high-cost status were HIV (relative risk ratio [RRR] 4.32, 95% CI 3.08-6.06), psychosis (RRR 3.41, 95% CI 3.25-3.58) and dementia (RRR 3.21, 95% CI 2.81-3.68). INTERPRETATION: Among patients with mental illness and high-cost status, persistence in the high-cost state was determined mainly by psychosis and other comorbidities. Quality-of-care interventions directed at managing psychosis and multimorbidity, as well as preventive interventions to target patients with mental illness before they enter the persistent high-cost state, are needed.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».