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Enregistrement W3207886831 · doi:10.1161/jaha.120.020708

Association of Cardiology Billing Amounts With Health Care Utilization and Clinical Outcomes in Patients With Atrial Fibrillation

2021· article· en· W3207886831 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences NorthUniversity Health NetworkUniversity of TorontoWomen's College HospitalHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrial fibrillationRetrospective cohort studyOdds ratioCohortOddsLogistic regressionEmergency departmentHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The relationship between health care utilization and outcomes in patients with atrial fibrillation is unknown. The objective of this study was to investigate whether cardiologists' billing amounts in a fee-for-service environment are associated with better patient-level clinical outcomes. Methods and Results A retrospective cohort study was conducted using administrative claims data of cardiologists in Ontario, Canada between April 1, 2011 and March 31, 2016. The cardiologists were stratified into quintiles based on their median billing patterns per patient over the observation period. The primary outcomes were patient-level receipt of repeat visits, cardiac diagnostic tests, and medications ≤1 year of index date. The secondary clinical outcomes were death, emergency department visits, and all-cause hospitalization 1-year post-index visit. The patient cohort comprised 182 572 patients with atrial fibrillation (median age 74 years, 58% male) from 467 cardiologists. Patients with atrial fibrillation seen by higher-billing cardiologists were 26% more likely to have an echocardiogram (adjusted odds ratio [aOR], 1.26 [95% CI, 1.10-1.43] for quintile 5 versus 2), 28% a stress test (aOR, 1.28 [1.12-1.46] for quintile 5 versus 2), 25% continuous electrocardiographic monitoring (aOR, 1.25 [1.08-1.46] for quintile 4 versus 2), and 79% more likely to get a stress echocardiogram (aOR, 1.79 [1.32-2.42] for quintile 5 versus 2). They also had a higher rate of all-cause hospitalization (aOR, 1.13 [1.07-1.20]). Mortality rates were similar across cardiologists billing quintiles (eg, aOR, 0.98 [0.87-1.11] for quintile 4 versus 2). Conclusions Higher-billing cardiologists ordered more diagnostic tests per patient with atrial fibrillation but these are not associated with improvements in outcomes.

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)0,005
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,321 · 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'admission2
Résumé présentoui

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