Assessing primary healthcare quality through avoidable hospitalizations: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Avoidable hospitalization (AH) for ambulatory care sensitive conditions (ACSC) has been widely used as a measure of the performance of primary health care. However, the lack of a standardized definition of these conditions and the absence of conclusive evidence regarding their efficacy across diverse healthcare settings remain significant challenges. This review aims to systematically identify and synthesize the utilization of AH for ACSCs as a metric for evaluating the quality of primary healthcare (PHC) and factors influencing such quality. Methods We conducted a systematic search for peer-reviewed studies on 3 electronic databases. Studies that used AH for ACSCs to investigate the quality of PHC were included. The following characteristics were extracted: study design, ACSCs definition, AH rates, intervention if applicable, PHC and or patients’ characteristics associated to AH rates, such as accessibility, continuity of care, demographics, socio-economic status, and comorbidities. Results 73 relevant articles were identified, published between 1994 and 2023 and mostly in USA. Preliminary findings based on 56 articles indicate that the majority (48.2%) employed the list of ACSCs from the AHRQ (i.e. the prevention quality indicators) (48.2%). Meanwhile, 12 studies (17.9%) used lists developed or modified by the authors, and another 7 (12.5%) adopted lists previously utilized in other research. Studies conducted in Brazil, Canada and USA employed lists issued by relevant national institutions. Conclusions Although preliminary, these findings highlight two main trends. Firstly, in countries where health authorities have established a standardized set of ACSCs, a notable uniformity is observed. Conversely, in the absence of such standards, variability in defining these conditions is likely to increase. This variation could hinder the comparability across different Primary Health Care (PHC) service organizations and affect the analysis of care quality. Key messages • Most studies used established indicators for the measuring of primary healthcare quality. • Diverse ACSC definitions across countries impair the generalizability of healthcare quality analysis.
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».