Can Linked Electronic Medical Record and Administrative Data Help Us Identify Those Living With Frailty?
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionFrailty is a combination of factors that increase vulnerability to functional decline, dependence and/or death. Frailty cannot easily be defined by comorbidities or medical treatment alone. Accurate detection of frailty in practice and at a population level is needed. This may be achieved using a combination of data sources. Objectives and ApproachWe construct algorithms that can identify frailty using electronic medical record (EMR) and administrative data. We linked EMR data from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) nodes and the administrative (e.g. billings, hospitalizations) from Population Data BC and the Manitoba Health Policy Centre. Frailty was defined as individuals 65+ who were receiving home services, had specific chronic conditions, received specific diagnoses, and/or had specific lab or other clinical indicators. We describe sociodemographic characteristics, risk factors, prescribed medications, use and costs of healthcare for those identified as frail. ResultsPeople were identified as frail in 2014 and all analysis was completed with 2015 data. Among those who were > 65 years, who had a record in both EMR and administrative data, 5\%-8\% (n=191 of 3,553, BC; n=2,396 of 29,382, MB) were identified as frail. There was a higher likelihood of being frail with increasing age and being a woman. In BC, those identified as frail have higher contacts with primary care (n=20 vs. n=10) and more days in hospital (n=7.4 vs. n=2.0) compared to those who are not frail. Twenty two percent of those identified as frail in 2014 died in 2015, compared to a mortality rate of 2\% among those who are not frail. Conclusion/ImplicationsIdentifying and reporting on those who are frail in primary care as well as in communities could enable targeted communications with patients and families and community based resources in order to improve patient care, patients’ and caregivers’ quality of life and better use of the healthcare system.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».