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Enregistrement W3117157097 · doi:10.1136/bmjopen-2020-039966

Patterns and predictors of high-cost users of the health system: a data linkage protocol to combine a cohort study and randomised controlled trial of adults with a history of homelessness

2020· article· en· W3117157097 sur OpenAlexafffundabout
Kathryn Wiens, Laura C. Rosella, Paul Kurdyak, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMental Health CommissionOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineHealth careProtocol (science)Family medicineCohortResearch ethicsLogistic regressionBaseline (sea)GerontologyAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Homelessness is a global issue with a detrimental impact on health. Individuals who experience homelessness are often labelled as frequent healthcare users; yet it is a small group of individuals who disproportionately use the majority of services. This protocol outlines the approach to combine survey data from a prospective cohort study and randomised controlled trial with administrative healthcare data to characterise patterns and predictors of healthcare utilisation among a group of adults with a history of homelessness. METHODS AND ANALYSIS: This cohort study will apply survey data from the Health and Housing in Transition study and the At Home/Chez Soi study linked with administrative healthcare databases in Ontario, Canada. We will use count models to quantify the associations between baseline predisposing, enabling, and need factors and hospitalisations, emergency department visits and physician visits in the following year. Subsequently, we will identify individuals who are high-cost users of the health system (top 5%) and characterise their patterns of healthcare utilisation. Logistic regression will be applied to develop a set of models to predict who will be high-cost users over the next 5 years based on predisposing, enabling and need factors. Calibration and discrimination will be estimated with bootstrapped optimism (bootstrap performance-test performance) to ensure the model performance is not overestimated. ETHICS AND DISSEMINATION: This study is approved by the St Michael's Hospital Research Ethics Board and the University of Toronto Research Ethics Board. Findings will be disseminated through publication in peer-reviewed journals, presentations at research conferences and brief reports made available to healthcare professionals and the general public. TRIAL REGISTRATION NUMBER: This is a secondary data analysis of a cohort study and randomized trial. The At Home/Chez Soi study has been registered with the International Standard Randomised Control Trial Number Register and assigned ISRCTN42520374.

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)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0100,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,012

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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