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Enregistrement W4389144134 · doi:10.1177/07334648231205983

Mental Health Referrals Among Medicare Advantage Enrollees Receiving Home-Based Annual Wellness Visits in Puerto Rico During the COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4389144134 sur OpenAlexaboutno aff
Kelley Akiya, Sofia Palacios, Diana Silver

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNew York Academy of Medicine
Mots-clésMedicinePandemicMental healthOddsQuarter (Canadian coin)Family medicineHealth planReferralCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Odds ratioGerontologyHealth careDiseasePsychiatryLogistic regressionInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Annual Wellness Visits (AWV) promote preventive care for older adults, yet uptake remains low. To increase AWVs, a Medicare Advantage (MA) plan in Puerto Rico contracted a medical group to provide home-based AWVs during the last quarter of 2020. Using data from 464 visits, we conducted descriptive and multivariable analysis to profile patient characteristics and identify predictors of mental health referrals. We found that 87% of patients had multiple chronic conditions, 75% were taking more than 5 medications, and the odds of a mental health referral were higher for those who also had a nutrition-related condition (AOR = 5.05, CI 95 : 1.76–11.88), diabetes (AOR = 3.34, CI 95 : 1.18–7.58), or an additional reported uncontrolled health issue (AOR = 28.18, CI 95 : 8.96–70.59). This strategy helped one MA plan reach high-need patients, but coordination of follow-up care is needed to ensure patients receive recommended services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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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Résumé présentoui

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