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Enregistrement W4317878678 · doi:10.1370/afm.21.s1.3643

Did the Implementation of Team-Based Primary Care Models in Ontario and Quebec, Canada, Impact Appropriate Prescribing?

2023· article· en· W4317878678 sur OpenAlexaboutno aff
David Rudoler, Agnes Grudniewicz, Nichole Austin, Sara Allin, Richard H. Glazier, Élisabeth Martin, Caroline Sirois, Erin Strumpf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyMedicineContext (archaeology)Propensity score matchingMedical prescriptionHealth careFamily medicinePopulationCohortRetrospective cohort studyNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Many older adults take multiple medications prescribed by a variety of providers, which leads to concerns about medication management, appropriateness, and adverse drug events. Interdisciplinary, team-based primary care models can improve coordination of health care services, which could translate to improved medication management and related outcomes. Objective: Evaluate the impact of interdisciplinary team-based primary care models implemented in two Canadian provinces — Ontario and Quebec — on outcomes related to medication use. Study Design and Analysis: Retrospective cohort analysis of population-level administrative health data. We used difference-in-differences analysis to compare older adults rostered to team-based primary care models, to older adults not rostered to team-based models. Dataset: Data housed at ICES in Ontario and the Institut national d’excellence en sante et services sociaux (INESSS) in Quebec. We focused on fiscal years 1999/00 to 2017/18. Population Studied: Eligible patients were between 66 and 104 years of age. We matched (1-to-1 propensity score matching without replacement) an exposure group of older adults who were rostered to a physician affiliated with a team-based primary care model to a comparison group of older adults rostered to non-team family physicians. Intervention: Quebec’s Family Medicine Groups (implemented in 2002) and Ontario’s Family Health Teams (implemented in 2005). Outcome Measures: Any adverse drug event resulting in hospitalization, polypharmacy (5+ medication classes), and any potentially inappropriate prescription (adapted from Beer’s and STOPP/START criteria). Results: Matched cohorts included 429,104 older adults in Ontario and 310,198 in Quebec. In the year before they rostered, 53% and 40% of older adults had a potentially inappropriate prescription in Ontario and Quebec, respectively. In both provinces, 1% had an adverse drug event. Quebec’s Family Medicine Groups were more likely to experience an adverse drug event (RR = 1.14; 95% CI: 1.10 - 1.17). We found no other differences between the exposure and comparison groups. Conclusions: The implementation of team-based primary care models in Ontario and Quebec was not associated with a variety of outcomes related to medication management. These results point to a need for further investigation of the composition and functioning of primary care teams to determine how they can support older adults with complex health needs

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2023
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