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Enregistrement W4413044663 · doi:10.1186/s12913-025-13049-1

Evaluation of an integrated care program for thoracic surgery in Ontario, Canada: a historical cohort study

2025· article· en· W4413044663 sur OpenAlexaffabout
Nicholas Bakewell, Catherine Y. Liang, Tsoleen Ayanian, Sanjana Sundaram, Kazuhiro Yasufuku, Meghan O’Neill, Kathy Kornas, Lori Diemert, Megan S. Lowe, Melissa Chang, Laura C. Rosella

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNursing researchHealth administrationHealth informaticsPublic healthCardiothoracic surgeryCohortHealth services researchHealth careCohort studyGeneral surgerySurgeryFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Integrated care (IC) may help to improve postoperative health outcomes among thoracic surgery patients. We conducted an outcome evaluation of an IC program implemented within the Division of Thoracic Surgery of a large hospital network in Ontario, Canada. METHODS: Historical cohort design using data on patients who underwent thoracic surgery to compare outcomes of two IC groups (Pre-COVID IC: June 2019-February 2020; COVID IC: March 2020-September 2022), to a Historical non-IC group (June 2018-February 2019). Stratified by care path (low [minimally invasive procedures], medium [other procedures], high [complex procedures]), we compared risks of readmissions and emergency department (ED) visits, and mean length of stay (LOS) and healthcare costs up to 90 days post-discharge using modified Poisson/Ordinary Least Squares, Negative Binomial and Gamma regression, respectively, adjusting for age, sex, and location of residence. RESULTS: In total, 1572 patients were included (Pre-COVID IC (n = 269); COVID IC (n = 869); Historical non-IC (n = 434)), with the largest proportion enrolled in the low care path. Compared to the Historical non-IC group, both the Pre-COVID and COVID IC groups had a statistically significantly shorter mean index LOS in the low (relative mean difference (RMD): 0.74 (95% confidence interval: 0.63–0.88) [Pre-COVID]; 0.66 (0.58–0.75) [COVID]) and medium (RMD: 0.75 (0.59–0.97) [Pre-COVID]; 0.62 (0.51–0.74) [COVID]) care paths; results were similar for total LOS (including readmissions). In contrast, the Pre-COVID IC group had a statistically significantly higher mean index LOS in the high care path (RMD: 1.39 (1.02–1.89)). The Pre-COVID IC group had a statistically significantly lower risk of 90-day ED visits in the low care path (relative risk (RR): 0.59 (0.36–0.97)) and a statistically significantly lower mean index cost in the medium care path (RMD: 0.72 (0.52–0.99)). The COVID IC group had a statistically significantly lower risk of 90-day readmissions in the low care path (RR: 0.64 (0.42–0.97)). CONCLUSIONS: IC programs may reduce post-discharge ED visits, LOS and healthcare costs for thoracic surgery patients, particularly for those in a low care path. As the IC program continues, further research is needed with larger sample sizes to confirm these findings and optimize IC program delivery, especially for more complex surgical patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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