Patient-directed Digital Health Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Continuity of care (COC) measurements that reflect relational continuity have been used as quality indicators, yet their applicability near the end of life may be limited. Modified continuity indices—UPC-Team (Usual Provider of Care) and BB-Team (Bice-Boxerman)—were developed to reflect escalating care needs and capture associations with patient-centered outcomes. Objectives: To measure associations between the modified COC indices, UPC-Team, and BB-Team during the last year of life and end-of-life (EOL) health care outcomes. Methods: Retrospective cohort study of adults who died between January 1, 2018, and December 31, 2022, with advanced chronic obstructive pulmonary disease and/or heart failure prevalent ≥2 years before death, using health administrative data from Ontario, Canada. Multivariate regressions measured associations between the indices and days spent in community during the last 30 and 14 days of life, and place of death. Results: Among 175,323 included individuals (median age at death=80; 55.4% male), the median number of community days was 23 and 10 in the last 30 and 14 days of life; 56.5% died in a health care institution. Higher UPC-Team and BB-Team scores were associated with increased odds of institutional deaths and fewer community days. Conclusions: Higher continuity scores were associated with increased odds of institutional death and fewer days spent in the community, suggesting limited utility of these modified indices in predicting favorable EOL health care outcomes. Findings highlight the need for future research to incorporate all aspects of continuity (ie, relational, informational, and management) to better capture care coordination in this context.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».