International comparison of spending and utilization at the end of life for hip fracture patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and explore differences in spending and utilization of key health services at the end of life among hip fracture patients across seven developed countries. DATA SOURCES: Individual-level claims data from the inpatient and outpatient health care sectors compiled by the International Collaborative on Costs, Outcomes, and Needs in Care (ICCONIC). STUDY DESIGN: We retrospectively analyzed utilization and spending from acute hospital care, emergency department, outpatient primary care and specialty physician visits, and outpatient drugs. Patterns of spending and utilization were compared in the last 30, 90, and 180 days across Australia, Canada, England, Germany, New Zealand, Spain, and the United States. We employed linear regression models to measure age- and sex-specific effects within and across countries. In addition, we analyzed hospital-centricity, that is, the days spent in hospital and site of death. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: We identified patients who sustained a hip fracture in 2016 and died within 12 months from date of admission. PRINCIPAL FINDINGS: Resource use, costs, and the proportion of deaths in hospital showed large variability being high in England and Spain, while low in New Zealand. Days in hospital significantly decreased with increasing age in Canada, Germany, Spain, and the United States. Hospital spending near date of death was significantly lower for women in Canada, Germany, and the United States. The age gradient and the sex effect were less pronounced in utilization and spending of emergency care, outpatient care, and drugs. CONCLUSIONS: Across seven countries, we find important variations in end-of-life care for patients who sustained a hip fracture, with some differences explained by sex and age. Our work sheds important insights that may help ongoing health policy discussions on equity, efficiency, and reimbursement in health care systems.
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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 | 0,001 | 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 ».