Applying the British Columbia Health System Matrix (BCHSM) population segmentation framework to support integrated care in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo adapt the BCHSM population segmentation methodology to Ontario’s health administrative data to identify mutually exclusive segments with similar health care needs to support integrated care efforts and population health management in Ontario, Canada. To compare health system related costs across derived segments to identify opportunities for better integrated care. ApproachWe identified Ontarians alive with valid health card numbers as of April 1, 2020 (n =14,358,565) and created a matrix of prior utilization, cost and diagnoses using linked health administrative databases. Using a hierarchical technique, we assigned individuals into one of 14 BCHSM segments based on the greatest health care needs. Segments of need range from non-users (low need) to end-of-life patients (greatest need). We report the distribution of individual characteristics, average monthly costs across segments and further stratified health care costs by quintile of material deprivation within segments. ResultsThe largest segment was the healthy (low) users (43%) followed by low chronic conditions (28%) and non-users (10%). Five segments comprised <1% of the total population: end-of-life, frail in care, cancer, frail in the community and child and youth major. Average costs per month alive increased from $28 for the non-user segment to $5,100 for the end-of-life segment (0.5% of the population). Costs in the Frail with high chronic conditions segment ($2,740/mo) were 3-times higher than costs in the high chronic conditions segment ($930/mo), 6-times higher than costs in the medium chronic conditions segment ($450/mo), and 14-times higher than costs in the low chronic conditions segment ($193/mo). Results were generally more favourable in areas of low (vs high) material deprivation overall and within population segments. ConclusionUsing Ontario’s linkable health administrative data we have created an Ontario adaptation of the BCHSM needs-based population segmentation approach. Segmentation supports population health management as well as helping identify opportunities for improvement to strengthen integrated care and potential cost savings.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».