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Enregistrement W4252465064 · doi:10.21203/rs.2.11700/v1

First Insights on Value-Based Healthcare of Elders Using ICHOM Older Person Standard Set Reporting

2019· preprint· en· W4252465064 sur OpenAlexaboutno aff
Wei‐Ju Lee, Li‐Ning Peng, Chi‐Hung Lin, Shinn‐Zong Lin, Ching‐Hui Loh, Sheng-Lun Kao, Tzu-Shing Hung, Chia-Yun Chang, Chun‐Feng Huang, Ting‐Ching Tang, Liang‐Kung Chen

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTaipei Veterans General Hospital
Mots-clésHealth careSet (abstract data type)Value (mathematics)Older peopleGerontologyPsychologyComputer scienceMedicineEconomicsMachine learningEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Clinical guidelines for specific conditions fragment care provision for elders. The International Consortium for Health Outcomes Measurement (ICHOM) has developed a global standard set of outcome measures for comprehensive assessment of older persons. The goal of this study was to report value-based health metrics in Taiwan using this ICHOM toolset. Methods: The cross-sectional study of baseline data excerpted from a prospective longitudinal cohort, which recruited people ≥65 years old with ≥3 chronic medical conditions who received value-based healthcare services between July and December 2018. All participants received measurements of physical performance, anthropometric characteristics, health-related behaviors, Charlson Comorbidity Index, and Montreal Cognitive Assessment. The ICHOM toolset comprises three tiers: 1 includes frailty and having chosen a preferred place of death; 2 includes polypharmacy, falls, and participation in decision-making; and 3 includes loneliness, activities of daily living, pain, depression, and walking speed. These items were converted into a 0–10 point value-based healthcare score, with high value-based health status defined as ≥8/10 points. Results: Frequencies of individual ICHOM indicators were: frail 11.7%, chose preferred place of death 14.4%, polypharmacy 31.5%, fell 17.1%, participated in decision-making 81.6%, loneliness 26.8%, limited activities of daily living 22.4, pain 10.4%, depressed mood 13.0%, and slowness 38.5%. People with high disease severity (OR 0.40, 95% CI 0.21–0.76, p=0.005) or cognitive impairment (OR 0.49, 95%CI 0.27–0.87, p=0.014) were less likely to have high value-based healthcare status. Conclusions: The ICHOM Standard Set Older Person health outcome measures provide an opportunity to shift from a disease-centric medical paradigm to patient-focused goals. This study identified advanced age, chronic disease and cognitive impairment as important barriers to achieving high value-based healthcare status.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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