Patient clustering in primary care settings
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To determine whether neighbours who share the same family physicians have better cardiovascular and health care outcomes. <h3>Design</h3> Retrospective cohort study using administrative health databases. <h3>Setting</h3> Ontario. <h3>Participants</h3> The study population included 2,690,482 adult patients cared for by 1710 family physicians. <h3>Interventions</h3> Adult residents of Ontario were linked to their family physicians and the geographic distance between patients in the same panel or list was calculated. Using distance between patients within a panel to stratify physicians into quintiles of panel proximity, physicians and patients from close-proximity practices were compared with those from more-distant-proximity practices. Age- and sex-standardized incidence rates and hazard ratios from cause-specific hazards regression models were determined. <h3>Main outcome measures</h3> The occurrence of a major cardiovascular event during a 5-year follow-up period (2008 to 2012). <h3>Results</h3> Patients of panels in the closest-proximity quintile lived an average of 3.9 km from the 10 closest patients in their panel compared with 12.4 km for the 10 closest patients of panels in the distant-proximity quintile. After adjusting for various patient and physician characteristics, patients in the most-distant-proximity practices had a 24% higher rate of cardiovascular events (adjusted hazard ratio=1.24 [95% CI 1.20 to 1.28], <i>P</i><.001) than patients in the closest-proximity practices. Age- and sex-standardized all-cause mortality and total per patient health care costs were also lowest in the closest-proximity quintile. In sensitivity analyses restricted to large urban communities and to White long-term residents, results were similar. <h3>Conclusion</h3> The better cardiovascular outcomes observed in close-proximity panels may be related to a previously unrecognized mechanism of social connectedness that extends the effectiveness of primary care practitioners.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».