Primary care-based smoking cessation treatment and subsequent healthcare service utilisation: a matched cohort study of smokers using linked administrative healthcare data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No research has assessed the individual-level impact of smoking cessation treatment delivered within a general primary care patient population on multiple forms of subsequent healthcare service use. OBJECTIVE: We aimed to compare the rate of outpatient visits, emergency department (ED) visits and hospitalisations during a 5-year follow-up period among smokers who had and had not accessed a smoking cessation treatment programme. METHODS: The study was a retrospective matched cohort study using linked demographic and administrative healthcare databases in Ontario, Canada. 9951 patients who accessed smoking cessation services between July 2011 and December 2012 were matched to a smoker who did not access services, obtained from the Canadian Community Health Survey, using a combination of hard matching and propensity score matching. Outcomes were rates of healthcare service use from index date (programme enrolment or survey response) to March 2017. RESULTS: After controlling for potential confounders, patients in the overall treatment cohort had modestly greater rates of the outcomes: outpatient visits (rate ratio (RR) 1.10, 95% CI: 1.06 to 1.14), ED visits (RR 1.08, 95% CI: 1.03 to 1.13) and hospitalisations (RR 1.09, 95% CI: 1.02 to 1.18). Effect modification of the association between smoking cessation treatment and healthcare service use by prevalent comorbidity was found for outpatient visits (p=0.006), and hospitalisations (p=0.050), but not ED visits. CONCLUSIONS: Patients who enrolled in smoking cessation treatment offered through primary care clinics in Ontario displayed a modest but significantly greater rate of outpatient visits, ED visits and hospitalisations over a 5-year follow-up period.
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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) | 0,001 | 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 ».