Comparing case-mix measures in Ontario, Canada’s primary care models: Assessment of Canadian Institute for Health Information
Notice bibliographique
Résumé
Context Case-mix instruments are an important tool in primary care for program evaluation, health system planning, and compensation. There are two different approaches for measuring case-mix that are in common use in Ontario: Johns Hopkins ACGs and the CIHI Population Grouper. The Johns Hopkins ACGs have been used extensively in research applications in Ontario, while the CIHI Population Grouper has been used more commonly for administrative and governmental applications including adjustment of capitation payments. Little is known about how the measures from these two methodologies compare with one another. Objectives To evaluate and compare the case-mix and service utilization of patients who are enrolled in different primary care payment models, and to compare the two approaches for classifying patient case-mix. Study design and analysis In this cross-sectional study the health status, expected resource use, and health conditions of patients in each of the primary care payment models will be compared using measures from both the Johns Hopkins ACGs and the CIHI population grouper. Population studied All residents of Ontario, Canada with a valid health card who are formally or virtually enrolled in a primary care enrolment model on March 31, 2023 or are virtually enrolled to a fee for service (FFS) physician. Outcome Measures The primary outcome is morbidity/case-mix as measured by resource intensity weights output by the two population groupers. Secondary outcomes are the presence of specific health conditions and health care utilization. Patient characteristics include age, sex, income quintile, and geographic location. Results Initial analysis using a beta version of the CIHI grouper found that the CIHI grouper had greater specificity in identifying chronic conditions and predicted a higher proportion of total costs compared to the ACG measures. Both measures performed equally well at predicting health care utilization and both under-predicted high-cost users. This analysis will be updated using the most recent version of the CIHI population grouper and will include comparisons between patients in different primary care payment models. Conclusion The increasing use of the CIHI grouper in the Ontario necessitates a more integrated use of this approach in primary care research and evaluation. This study will provided guidance on which aspects of the CIHI grouper are best suited to be reported on and used on a routine basis.
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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 | 0,056 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».