Distinct care trajectories among persons living with arthritic conditions: A two-year state sequence analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Developing solutions to optimize care trajectories (CareTs) requires examining patient journeys through the health care system. This study aimed to describe CareTs among people living with arthritis and evaluate their association with self-reported health outcomes. Methods Analyses were conducted using the TorSaDE Cohort (n = 102,148), which connects the 2007 to 2016 Canadian Community Health Surveys (CCHS) with Quebec administrative databases (longitudinal claims). CareTs of participants living with arthritis according to CCHS (n = 16,631), over the two years before CCHS completion, were clustered using state sequence analysis (months as a time unit). CareT group membership was then put in association with self-reported outcomes (pain intensity and interference, self-perceived general and mental health). Results The analysis revealed five CareT groups characterized predominantly by: (1) arthritis-related visits to a specialist (n = 2,756; 16.6%), (2) arthritis-related emergency department visits (n = 2,928; 17.6%), (3) very high all-cause health care utilization and arthritis-related hospitalizations (n = 1,570; 9.4%), (4) arthritis-related medical visits to general practitioners and specialists (n = 2,708; 16.3%), (5) low all-cause health care utilization (n = 6,669; 40.1%). Multivariable results revealed that CareT group membership was associated with higher levels of pain interference (CareT group #3 vs. #5: OR: 1.4, 95%CI: 1.1–1.8) and fair/poor self-perceived general health (CareT group #1 vs. #5: OR: 1.551, 95%CI: 1.319–1.824; #2 vs. #5: OR: 1.244, 95%CI: 1.062–1.457; #3 vs. #5: OR: 1.771, 95%CI: 1.451–2.162; #4 vs. #5: OR: 1.481, 95%CI: 1.265–1.735). Discussion Sate sequence analysis is an innovative method of studying CareTs and valuable for making evidence-based decisions taking into account inter- and intra-individual variability.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».