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Enregistrement W4200120697 · doi:10.1093/geroni/igab046.3423

Pathways to Reduced Overnight Hospitalizations: Evaluating 62 Physical, Behavioral, and Psychosocial Factors

2021· article· en· W4200120697 sur OpenAlexaff
Jean Oh, Julia S. Nakamura, Eric Kim

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionHealth careMedicineCohortAnxietyGerontologyEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As healthcare costs rise steadily and rapidly, researchers and policymakers are increasingly interested in reducing healthcare utilization costs. Growing evidence documents many factors that may influence healthcare utilization; however, less is known about how changes in candidate predictors influence subsequent healthcare utilization. Using data from 11,374 participants in the Health and Retirement Study (HRS)—a diverse, longitudinal, and nationally representative sample of older adults in the United States, we evaluated a large range of candidate predictors of overnight hospitalizations. Using generalized linear regression models with a lagged exposure-wide approach, we evaluated if changes in 62 predictors over four-years (between t0;2006/2008 and t1;2010/2012) were associated with subsequent hospitalizations during the two years prior to t2 (2012-2014 (Cohort A) or 2014-2016 (Cohort B)). After adjustment for a rich set of baseline covariates, changes in some health behaviors (e.g., frequent physical activity), physical health conditions (e.g., no physical functioning limitations), and psychosocial factors (e.g., higher purpose in life, lower anxiety, more volunteering) were associated with decreased hospitalizations four years later. However, there was little evidence that other factors (e.g. smoking, obesity) were associated with subsequent hospitalizations. Notably, some psychosocial factors had effect sizes as large as some physical health conditions. Several indicators of physical health, health behaviors, and psychosocial well-being may predict subsequent hospitalizations, and these factors may be novel targets for interventions and policies aiming to reduce healthcare costs in older adults.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations0
Publié2021
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