Health care utilization in medically complex people living with HIV before and after admission to an HIV-specific community facility: a pre–post comparison study
Notice bibliographique
Résumé
Background: People living with HIV and multiple comorbidities have high rates of health service use. This study evaluates system usage before and after admission to a community facility focused on HIV care. Methods: We used Ontario administrative health databases to conduct a pre–post comparison of rates and costs of hospital admissions, emergency department visits, and family physician and home care visits among medically complex people with HIV in the year before and after admission to Casey House, an HIV-specific hospital in Toronto, for all individuals admitted between April 2009 and March 2015. Negative binomial regression was used to compare rates of health care utilization. We used Wilcoxon rank sum tests to compare associated health care costs, standardized to 2015 Canadian dollars. To contextualize our findings, we present rates and costs of health service use among Ontario residents living with HIV. Results: During the study period, 268 people living with HIV were admitted to Casey House. Emergency department use declined from 4.6 to 2.5 visits per person-year (p = 0.02) after discharge from Casey House, and hospitalization rates declined from 1.4 to 1.1 admissions per person-year (p = 0.05). Conversely, home care visits increased from 24.3 to 35.6 visits per person-year (p = 0.01) and family physician visits increased from 18.3 to 22.6 visits per person-year (p < 0.001) in the year after discharge. These changes were associated with reduced overall costs to the health care system. The reduction in overall costs was not significant (p = 0.2); however, costs of emergency department visits (p < 0.001) and physician visits (p < 0.001) were significantly less. Interpretation: Health care utilization by people with HIV was significantly different before and after admission to a community hospital focused on HIV care. This has implications for health care in other complex patient populations.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».