Quantifying sustained health system benefits of primary care-based integrated disease management for COPD: a 6-year interrupted time series study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a trajectory-changing life event for patients and a major contributor to health system costs. This study evaluates the real-world impact of a primary care, integrated disease management (IDM) programme on acute health service utilisation (HSU) in the Canadian health system. METHODS: Interrupted time series analysis using retrospective health administrative data, comparing monthly HSU event rates 3 years prior to and 3 years following the implementation of COPD IDM. Primary outcomes were COPD-related hospitalisation and emergency department (ED) visits. Secondary outcomes included hospital bed days and all-cause HSU. RESULTS: There were 2451 participants. COPD-related and all-cause HSU rates increased in the 3 years prior to IDM implementation. With implementation, there was an immediate decrease (month 1) in COPD-related hospitalisation and ED visit rates of -4.6 (95% CI: -7.76 to -1.39) and -6.2 (95% CI: -11.88, -0.48) per 1000 participants per month, respectively, compared with the counterfactual control group. After 12 months, COPD-related hospitalisation rates decreased: -9.1 events per 1000 participants per month (95% CI: -12.72, -5.44) and ED visits -19.0 (95% CI: -25.50, -12.46). This difference nearly doubled by 36 months. All-cause HSU also demonstrated rate reductions at 12 months, hospitalisation was -10.2 events per 1000 participants per month (95% CI: -15.79, -4.44) and ED visits were -30.4 (95% CI: -41.95, -18.78). CONCLUSIONS: Implementation of COPD IDM in a primary care setting was associated with a changed trajectory of COPD-related and all-cause HSU from an increasing year-on-year trend to sustained long-term reductions. This highlights a substantial real-world opportunity that may improve health system performance and patient outcomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».