Characterization and Evolution of Avoidable Admissions in Portugal: The Impact of Two Methodologic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim of this study is to evaluate the health systems performance through the avoidable hospital admissions, once these have gained international relevance. We used two different methods to identify the admissions for Ambulatory Care Sensitive Conditions, describing the Portuguese reality and evolution.Material and Methods: Over 12 million hospitalizations were analyzed between 2000 and 2012 using the national hospital discharge databases. We used two different methodologies to identify the hospitalizations for Ambulatory Care Sensitive Conditions, determining their concordance. We also estimated potential improvement scenarios.Results: In 2012, 4.4% and 32.4% of the hospitalizations for medical causes were avoidable according to the Canadian and Spanish methodologies respectively. The hospitalizations are more frequent in children and the elderly. The most frequent causes vary according to the age group and methodology. During the analyzed period the rate of admissions has dropped 20% according to the Canadian methodology and increased 16% according to the Spanish methodology. There are regional clusters of performance under and above the national average. The concordance between methodologies is low. The improvement scenarios estimated possible reductions between 20.3% and 53.5% of the hospitalizations.Discussion: The avoidable admissions assume a relevant volume in Portugal. Although in theory they are avoidable their complete elimination is a practical impossibility. Their study, however, allows the evaluation and results motorization enabling to establish intervention priorities.Conclusion: To have a precise characterization of the avoidable admissions in Portugal it is necessary to achieve consensus on the identification methodology.
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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 | 0,057 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».