Medication use and its impact on high-cost health care users among older adults: protocol for the population-based matched cohort HiCOSTT study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health interventions and policies for high-cost health care users (HCUs) who are older adults need to be informed by a better understanding of their multimorbidity and medication use. This study aims to determine the financial contribution of medications to HCU expenditures and explore whether potentially inappropriate prescribing is associated with incident HCU development. METHODS: This is a protocol for a retrospective population-based matched cohort analysis of incident older adult HCUs (those with the highest 5% of costs and 66 years of age or older) in Ontario during fiscal year 2013. We will obtain person-level data for the index year and year before HCU status from health administrative databases and match each HCU to 3 non-HCUs based on age, sex and geographic location. Average annual medication costs (per patient) and the ratio of medication to total health care costs (at population level) will be examined over the HCU transition period and compared with non-HCUs. We will explore potential quality improvement areas for prescribing by analyzing chronic conditions and the use of medications with a strong evidence base for either clinical benefit or risk of harms outweighing benefits in older adults with these diagnoses. The relation between these medication classes and incident HCU status will be explored using logistic regression. INTERPRETATION: Using a matched cohort design and focusing on incident rather than prevalent HCUs, this protocol will explore our hypotheses that medications and the quality of their prescribing may be important triggers of HCU status and facilitate the identification of potential preventive clinical interventions or policies. Dissemination of results will occur via publications in peer-reviewed journals, presentations at conferences and academic settings, and knowledge translation activities with relevant health system and patient stakeholder groups. STUDY REGISTRATION: Clinicaltrials.gov, no. NCT02815930.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».