Trajectories of care of community-dwelling people living with dementia: a multidimensional state sequence analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The type and level of healthcare services required to address the needs of persons living with dementia fluctuate over disease progression. Thus, their trajectories of care (the sequence of healthcare use over time) may vary significantly. We aimed to (1) propose a typology of trajectories of care among community-dwelling people living with dementia; (2) describe and compare their characteristics according to their respective trajectories; and (3) evaluate the association between trajectories membership, socioeconomic factors, and self-perceived health. METHODS: This is an observational study using the data of the innovative Care Trajectories -Enriched Data (TorSaDE) cohort, a linkage between five waves of the Canadian Community Health Survey (CCHS), and health administrative data from the Quebec provincial health-insurance board. We analyzed data from 690 community-dwelling persons living with dementia who participated in at least one cycle of the CCHS (the date of the last CCHS completion is the index date). Trajectories of care 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 (Hospitalization, Emergency department, Outpatient clinic, Primary care clinic); 2) Type of healthcare care professionals consulted (Geriatrician/psychiatrist/neurologist, Other specialists, Family physician). RESULTS: Three distinct types of trajectories describe healthcare use in persons with dementia: 1) low healthcare use (n = 377; 54.6%); 2) high primary care use (n = 154; 22.3%); 3) high overall healthcare use (n = 159; 23.0%). Group 3 membership was associated with living in urban areas, a poorer perceived health status and higher comorbidity. CONCLUSION: Further understanding how subgroups of patients use healthcare services over time could help highlight fragility areas in the allocation of care resources and implement best practices, especially in the context of resource shortage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».