MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220695016 · doi:10.1186/s12913-022-07715-x

The impact of introducing multidisciplinary care assessments on access to rheumatology care in British Columbia: an interrupted time series analysis

2022· article· en· W4220695016 sur OpenAlexafffundabout
Ross Duncan, Lucy Cheng, Michael R. Law, Kam Shojania, Mary A. De Vera, Mark Harrison

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia HospitalBritish Columbia Academic Health Science NetworkResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BCArthritis Society
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachRheumatologyInterrupted Time Series AnalysisHealth informaticsInternal medicineHealth administrationFamily medicinePublic healthEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2011 the British Columbia (BC) Ministry of Health introduced a new fee-for-service billing code that allowed "Multidisciplinary Care Assessment" (MCA). This change has the potential to change access to and quality of care for patients. This study aimed to explore the impact on access to rheumatology services in the province. METHODS: Fee-for-service rheumatology billings were evaluated for each rheumatologist 2 years before and after use of the MCA code. Numbers of 1) unique patients and 2) services provided per month were used as proxy measures of access to care. A multiple-baseline interrupted time series model assessed the impact of the MCA on levels and trends of the access outcomes. RESULTS: Our analysis consisted of 82,360 patients cared for by 26 rheumatologists who billed for an MCA. In our primary analysis we observed a sustained increase in the mean number of unique patients of 4.9% (95% CI: 0.0% to 9.9%, p = 0.049) and the mean number of services of 7.1% (95% CI: 1.0% to 13.6%, (p = 0.021), per month provided by a rheumatologist, corresponding to the initial use of MCA. CONCLUSION: The introduction of the MCA code was associated with an initial increase in the measures of access, which was maintained but did not increase over time. Our study suggests that the use of Multidisciplinary Care Assessment can contribute to expanding and/or sustaining access to care for people with complex chronic conditions, like rheumatic diseases.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services Research→Même sujetRheumatoid Arthritis Research and Therapies→Travaux en français237 207→