Using Population Segmentation to Identify Opportunities for Integrated Care in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Ontario, Canada has introduced Ontario Health Teams (OHTs) to advance integrated care and population health management. There are currently 54 OHTs covering a population of nearly 14 Million individuals. The teams are expected to plan and implement new care models that improve quadruple aim goals of patient and provider experience, health outcomes and cost efficiency. The Health System Performance Network (HSPN) is funded by the Ontario Ministry of Health to provide evaluation and research to support OHTs. The HSPN is using population segmentation alongside performance measurement to support OHTs to identify populations for improvement. OHTs are using the data provided by HSPN to target opportunities for improvement. This presentation summarizes the performance measures and population segmentation approach used in Ontario to advance integrated care and population health. HSPN is using the British Columbia Health System Matrix (BCHSM), based on the Bridges to Health model to segment the population for each OHT. HSPN has identified 10 overall indicators of performance for OHTs ranging from premature mortality to continuity of physician care. There are also 5 measures respectively in several specific populations including older adults, mental health, and end of life. Indicators are also examined according to socioeconomic strata. This presentation will overview the population segmentation methodology, the ways that performance indicators vary according to population segments, and the ways that OHTs receive the data and are coached in the use of data to target and advance integrated care initiatives. The BCHSM provides 14 different population segments ranging from non-users to low-users to frail older adults in the community to people at the end of life. Increasing frailty and clinical complexity is strongly related to the population segments/groups and premature mortality and total system costs correspond as well to increasing patient complexity. The BCHSM has high face-validity. Improvement indicators for mental health and health system priorities such as emergency presentations for mental health reasons and delayed discharge from acute hospital are also more common in specific population groups which helps to prioritize and target interventions. These data are supporting the development of specific integrated care programs to address health needs in underserved populations.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».