Clustering Diagnoses From 58 Million Patient Visits in Finland Between 2015 and 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple chronic diseases in patients are a major burden on the health service system. Currently, diseases are mostly treated separately without paying sufficient attention to their relationships, which results in the fragmentation of the care process. The better integration of services can lead to the more effective organization of the overall health care system. OBJECTIVE: This study aimed to analyze the connections between diseases based on their co-occurrences to support decision-makers in better organizing health care services. METHODS: We performed a cluster analysis of diagnoses by using data from the Finnish Health Care Registers for primary and specialized health care visits and inpatient care. The target population of this study comprised those 3.8 million individuals (3,835,531/5,487,308, 69.90% of the whole population) aged ≥18 years who used health care services from the years 2015 to 2018. They had a total of 58 million visits. Clustering was performed based on the co-occurrence of diagnoses. The more the same pair of diagnoses appeared in the records of the same patients, the more the diagnoses correlated with each other. On the basis of the co-occurrences, we calculated the relative risk of each pair of diagnoses and clustered the data by using a graph-based clustering algorithm called the M-algorithm-a variant of k-means. RESULTS: The results revealed multimorbidity clusters, of which some were expected (eg, one representing hypertensive and cardiovascular diseases). Other clusters were more unexpected, such as the cluster containing lower respiratory tract diseases and systemic connective tissue disorders. The annual cost of all clusters was €10.0 billion, and the costliest cluster was cardiovascular and metabolic problems, costing €2.3 billion. CONCLUSIONS: The method and the achieved results provide new insights into identifying key multimorbidity groups, especially those resulting in burden and costs in health care services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».