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Enregistrement W3159925312 · doi:10.1186/s12882-021-02368-0

Annual wellness visits and care management before and after dialysis initiation

2021· article· en· W3159925312 sur OpenAlexaff
Virginia Wang, Lindsay Zepel, Clarissa J. Diamantidis, Valerie A. Smith, Sarah Hudson Scholle, Matthew L. Maciejewski

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of Research and DevelopmentHealth Services Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans AffairsCenters for Medicare and Medicaid ServicesU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineDialysisNephrologyComorbidityInternal medicineOdds ratioManaged careCohortEmergency medicineFamily medicineIntensive care medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Demands of dialysis regimens may pose challenges for primary care provider (PCP) engagement and timely preventive care. This is especially the case for patients initiating dialysis adjusting to new logistical challenges and management of symptoms and existing comorbid conditions. Since 2011, Medicare has provided coverage for annual wellness visits (AWV), which are primarily conducted by PCPs and may be useful for older adults undergoing dialysis. METHODS: We used the OptumLabs® Data Warehouse to identify a cohort of 1,794 Medicare Advantage (MA) enrollees initiating dialysis in 2014-2017 and examined whether MA enrollees (1) were seen by a PCP during an outpatient visit and (2) received an AWV in the year following dialysis initiation. RESULTS: In the year after initiating dialysis, 93 % of MA enrollees had an outpatient PCP visit but only 24 % received an annual wellness visit. MA enrollees were less likely to see a PCP if they had Charlson comorbidity scores between 0 and 5 than those with scores 6-9 (odds ratio (OR) = 0.59, 95 % CI: 0.37-0.95), but more likely if seen by a nephrologist (OR = 1.60, 95 % CI: 1.01-2.52) or a PCP (OR = 15.65, 95 % CI: 9.26-26.46) prior to initiation. Following dialysis initiation, 24 % of MA enrollees had an AWV. Hispanic MA enrollees were less likely (OR = 0.57, 95 % CI: 0.39-0.84) to have an AWV than White MA enrollees, but enrollees were more likely if they initiated peritoneal dialysis (OR = 1.54, 95 % CI: 1.07-2.23) or had an AWV in the year before dialysis initiation (OR = 4.96, 95 % CI: 3.88-6.34). CONCLUSIONS: AWVs are provided at low rates to MA enrollees initiating dialysis, particularly Hispanic enrollees, and represent a missed opportunity for better care management for patients with ESKD. Increasing patient awareness and provider provision of AWV use among dialysis patients may be needed, to realize better preventive care for dialysis patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
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