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Enregistrement W6977595213 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6085831.v1

Multimorbidity and quality of primary care after release from prison: a prospective data-linkage cohort study

2022· other· en· W6977595213 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionMultimorbidityPrimary careProspective cohort studyCohort studyPrisonHealth careIntervention (counseling)CohortScale (ratio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The period after release from prison can be challenging, especially due to a higher risk of morbidity and mortality despite commonly increased use of healthcare services. However, little is known about the quality of the healthcare offered to this population, which limits the possibility of addressing this important health inequity. This study characterised multimorbidity and investigated the relationship between multimorbidity and quality of primary healthcare in adults within 2 years after release from prison. Methods This was a prospective cohort study of 1046 participants of a service brokerage intervention after release from prison between August 2008 and July 2010 in Queensland, Australia. Participants had their baseline survey and clinical data linked prospectively with their medical, correctional and death records. Multimorbidity was ascertained using the Cumulative Illness Rating Scale and classified into three categories: none, moderate (morbidity in 2–3 domains) and complex (morbidity in 4 or more domains). Outcomes were Usual Provider Continuity Index (UPCI), Continuity of Care (COC) Index, and having at least one extended primary care consultation (> 20 minutes). Descriptive statistics and logistic regression were used in the analyses. Results Multimorbidity was present for 761 (73%) participants, being more prevalent among females (85%) than males (69%), p < 0.001. Moderate multimorbidity was not associated with UPCI or COC, but was associated with having at least one long consultation (AOR = 1.64; 95% CI:1.14–2.39), after adjusting for covariates. Complex multimorbidity was positively associated with all outcomes in the adjusted models. Indigenous status was negatively associated with UPCI (AOR = 0.54; 95% CI: 0.37–0.80) and COC (AOR = 0.53; 95% CI: 0.36–0.77), and people younger than 25 years were at 36% lower odds (AOR = 0.64; 95% CI: 0.44–0.93) of having a long consultation than the middle-aged group (25–44 years) in the adjusted models. Conclusion Moderate multimorbidity was associated with having at least one extended primary care consultation, but not with adequate continuity of care, for adults within 2 years of being released from prison. Nearly half of those with complex multimorbidity did not receive adequate continuity of care. The quality of primary care is inadequate for a large proportion of adults released from prison, constituting an important and actionable health inequity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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