Trajectories of Care of People Living with a Major Neurocognitive Disorder: A State Sequence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Context. The type and level of healthcare services required to address the needs of older adults living with major neurocognitive disorders (MNCD) fluctuate over disease progression while being complexified by multimorbidity and inequality factors. Thus, their trajectories of care (TC - the pattern of healthcare use over time) may vary significantly. Objective. We aimed to 1) Propose a typology of TC of people living with MNCD; 2) Describe and compare their characteristics by TC type; 3) Evaluate the association between TC membership, socioeconomic factors, and self-perceived health. Study Design and Analysis. Retrospective cohort study. The TCs were developed using a multidimensional state sequence analysis approach based on the ‘6W’ model of Care Trajectories, conceptualizing TCs according to 6 dimensions. Dataset. We used data from the Care Trajectories -Enriched Data (TorSaDE) cohort, a linkage between five waves of the Canadian Community Health Survey (CCHS) (2007-2016), and health administrative data from the Quebec provincial health-insurance board (1996-2016). Population Studied. Community-dwelling individuals who: 1) participated in at least one cycle of the CCHS (the date of the last CCHS completion is the index date); 2) were 65 years or older at the time of the index date; 3) had a diagnosis of MNCD at the index date. Outcome Measures. TCs were defined as sequences of healthcare use in the two years preceding the index date, using the following information: 1) Type of care units consulted (1. Hospitalization, 2. Emergency department, 3. Outpatient clinic, 4. Primary care clinic); 2) Type of healthcare care professionals consulted (1. Geriatrician/psychiatrist/neurologist, 2. Other specialists, 3. Family physician. We identified the MNCD before the index date using a validated algorithm. Results. The study cohort included 690 individuals living with MNCD, grouped into three distinct type of TC: 1) Low healthcare use (n=377; 54.6%); 2) High primary care use (n=159; 23.0%); 3) High overall healthcare use (n=154; 22.3%). TC type 3 membership was associated with younger age, being a male, living in urban areas, and a poorer perceived health status. Conclusions. Further understanding of how subgroups of patients use healthcare services over time could help highlight fragility areas in the allocation of geriatric care resources and implement best practices, especially in the context of resource shortage.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».