Innovations and opportunities for primary health care after hospital discharge: an application of causal inference methods in health services research
Bibliographic record
Abstract
Les réadmissions à l'hôpital continuent de soulever un vif intérêt politique, non seulement en tant qu'indicateurs de la qualité des soins en milieu hospitalier, mais également parce qu'elles peuvent être symptomatiques des lacunes au niveau du système des soins et services de santé. Parmi les tentatives visant à remédier à cette situation, on remarque un effort important vers une meilleure coordination des soins médicaux, principalement entre les milieux internes et externes de soins et services. L'évolution du système de santé a également donné naissance à de nombreuses innovations dans la prestation des soins et services de première ligne soulignant l'importance d'une meilleure coordination. Au Québec, ceci a permis l'implantation à grande échelle de nouvelles pratiques basées sur des équipes multidisciplinaires de soins et services de première ligne. Cette thèse explore la manière avec laquelle la prestation tout comme l'organisation des soins et services de santé de première ligne pourraient ensemble contribuer à réduire le nombre de réadmissions et autres évènements indésirables dans la période suivant le congé hospitalier, et plus précisément chez les personnes âgées ou atteintes d'une malade chronique. À cette fin, j'ai extrait les données de facturations des médecins sur plus de 300 000 patients ayant été hospitalisés, englobant plus de 600 000 admissions entre 2002-2009 au Québec. Dans le premier manuscrit, j'ai estimé l'effet de la consultation externe après le congé du patient sur les réadmissions. J'ai remarqué une importante diminution absolue du risque de réadmission, particulièrement si ce suivi en externe avait eu lieu dans les trois premières semaines suivant le congé ou si le patient avait été vu en première ligne ou en médecine spécialisée. Dans le second manuscrit, j'ai comparé les taux de visites de suivi externe suivant un congé hospitalier selon le type de pratique de soins et services de première ligne, soit multidisciplinaire ou traditionnelle. Ces analyses ont démontré que les patients inscrits à une pratique multidisciplinaire de soins et services de première ligne avaient des taux de suivi externe en première ligne inférieurs ou similaires, et des taux de suivi en médecine spécialisée inférieurs à ceux des patients inscrits à une pratique traditionnelle. Les patients ayant un niveau très élevé de morbidité ont profité quant à eux de meilleurs taux de suivi en première ligne s'ils étaient inscrits à une pratique multidisciplinaire de soins et services de première ligne. Dans le troisième manuscrit, je me suis penché sur les taux de réadmission, de visite à l'urgence, et de mortalité dans les 90 premiers jours suivant le congé hospitalier. Or, les patients inscrits à une pratique multidisciplinaire ont montré une incidence de réadmission comparable à celle des patients suivis en pratique traditionnelle, mais ces mêmes patients ont par contre présenté un taux inférieur de visites à l'urgence ainsi qu'un taux inférieur de mortalité. Ce travail souligne l'évidence que les visites de suivi externe après le congé sont associées à une diminution importante du risque de réadmission ; ainsi les visites de suivi en temps opportun, et surtout dans une pratique de soins de première ligne, pourraient bien être la cible des politiques futures afin d'améliorer la qualité des soins. Dans un deuxième temps, nos données suggèrent que les nouveaux modèles d'équipes multidisciplinaires de soins et services de première ligne montrent un véritable potentiel pour réduire les effets indésirables ; par contre, des efforts mieux ciblés ou plus intensifs pourraient être nécessaires afin de prévenir de façon efficace les réadmissions. Dans cette optique, les médecins et les décideurs politiques pourraient travailler à développer de nouvelles approches afin d'améliorer le taux de visites de suivi faites en temps opportun.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.172 | 0.345 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".