A Methodological Approach to Extracting Patterns of Service Utilization from a Cross-Continuum High Dimensional Healthcare Dataset to Support Care Delivery Optimization for Patients with Complex Problems
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimizing care for patients with complex problems entails the integration of clinically appropriate problem-specific clinical protocols, and the optimization of service-system-encompassing clinical pathways. However, alignment of service system operations with Clinical Practice Guidelines (CPGs) is far more challenging than the time-bounded alignment of procedures with protocols. This is due to the challenge of identifying longitudinal patterns of service utilization in the cross-continuum data to assess adherence to the CPGs. Method: This paper proposes a new methodology for identifying patients’ patterns of service utilization (PSUs) within sparse high-dimensional cross-continuum health datasets using graph community detection. Result: The result has shown that by using iterative graph community detections, and graph metrics combined with input from clinical and operational subject matter experts, it is possible to extract meaningful functionally integrated PSUs. Conclusions: This introduces the possibility of influencing the reorganization of some services to provide better care for patients with complex problems. Additionally, this introduces a novel analytical framework relying on patients’ service pathways as a foundation to generate the basic entities required to evaluate conformance of interventions to cohort-specific clinical practice guidelines, which will be further explored in our future research.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».