Evaluación de la continuidad del cuidado brindado por médicos de atención primaria en un seguro de salud de un hospital universitario privado
- Gabriel Esteban Villalon+−
- Karin Kopitowski+−
- Sergio Adrian Terrasa+−
- Santiago Esteban+−
- Maria Victoria Ruiz Yanzi+−
Texto completo
Cómo citar
Resumen
Antecedentes. La continuidad del cuidado (CoC) suele describir en qué medida los pacientes ven al mismo profesional a lo largo del tiempo. Constituye un elemento necesario para garantizar la longitudinalidad en la atención, elemento clave de la atención primaria y de la medicina familiar en particular, entendido como el cuidado centrado en la persona a lo largo del tiempo, independientemente del tipo de problema consultado. Esta ha sido vinculada con una serie de beneficios para los pacientes y algunos indicadores duros de utilización de servicios de salud, por ejemplo visitas a la central de emergencias (CE), internaciones hospitalarias y mortalidad. En Argentina y América Latina no habíamos podido identificar estudios que dieran cuenta del nivel local de CoC o de su impacto en la utilización de los servicios de salud. Objetivo. Cuantificar los niveles de CoC de los afiliados de un Seguro de Salud de un Hospital Universitario Privado y describir su asociación con la utilización de servicios de salud, tales como consultas a la CE e internaciones hospitalarias. Métodos. Estudio observacional, descriptivo, de cohorte retrospectiva; realizado sobre la totalidad de afiliados que hubieran realizado al menos dos consultas programadas con un médico de atención primaria entre 2015 y 2016. Las mediciones principales consistieron dos indicadores: el índice del proveedor usual de cuidados y el índice de continuidad del cuidado (UPC y COC, respectivamente, por sus iniciales en inglés) -cuyos valores oscilan entre 0 y 1, y se interpretan como: el paciente siempre fue atendido por diferentes médicos vs siempre por el mismo médico- y el recuento de visitas a la CE e internaciones hospitalarias. Resultados. Fueron identificados 112.062 pacientes con una mediana de edad de 59 (P5-P95, 4 a 87) años. La medianas (P5-P95) de los indicadores de continuidad, UPC y COC, fueron 0,66 (0,25 a 1) y 0,33 (0,04 a 1), respectivamente. Se observó una asociación inversa y estadísticamente significativa entre los indicadores de CoC y la cantidad de visitas a la CE, evidenciada por una razón de incidencia decreciente de consultas contra quintilos crecientes de COC (tomando como referencia el quintilo más bajo de continuidad). Esta asociación no pudo demostrarse para las internaciones. Conclusiones. Los niveles de CoC alcanzados y su impacto en la utilización de servicios de salud reflejan valores semejantes a los de otros estudios publicados fuera de nuestra región y podrían aportar elementos útiles para delinear estrategias tendientes a la mejora de la calidad de la atención médica.Introducción
El concepto de continuidad del cuidado (CoC) suele utilizarse de manera genérica para describir en qué medida los pacientes consultan al mismo profesional a lo largo del tiempo. De manera más específica, se han propuesto diferentes definiciones1, 2, 3 que podrían resumirse en la siguiente: la CoC es una característica del proceso de atención de un usuario del sistema de salud en el que la dinámica de las interacciones entre el paciente y los prestadores, y/o la calidad de la conexión y retroalimentación de los eventos que se suceden influyen en la experiencia final de sentirse cuidado4.
La CoC se convierte asi en un indicador relevante a la atención primaria de la salud (APS), en tanto que es un elemento necesario para garantizar la longitudinalidad en la atención de los problemas de salud de los pacientes5.
Este indicador, extensamente estudiado durante las últimas décadas, ha sido desglosado en varios subdominios6, 1, 2, y se ha vinculado con diferentes resultados con impacto sanitario beneficioso, incluyendo desenlaces duros como la reducción de visitas a la central de emergencias (CE), las internaciones e incluso, la mortalidad general7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14. Sin embargo, en Argentina y América Latina no habíamos podido identificar estudios que dieran cuenta del nivel local de CoC o de su impacto en la utilización de los servicios de salud.
El Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA)15 es un efector privado que brinda asistencia sanitaria a alrededor de 160.000 afiliados del Plan de Salud (PS) que habitan predominantemente en el Área Metropolitana de Buenos Aires. Su infraestructura incluye dos centros hospitalarios de alta complejidad, 19 centros ambulatorios propios, farmacias y consultorios odontológicos, mas una red de prestadores de servicios (tercerizados mediante convenios), localizados en el interior del país con los que el sistema atiende asimismo a sus afiliados en tránsito por otras ciudades.
El PS brinda asistencia a sus afiliados mediante el modelo de “médico de cabecera” (MC), el cual asigna un médico de atención primaria ([MAP], clínico, médico de familia o pediatra) a cada afiliado para ser el referente y consultor de los problemas de salud más frecuentes.
Los MC ejecutan su práctica mediante la atención de turnos programados (de 20 minutos de duración), sobreturnos (sin tiempo específico asignado e intercalados entre las consultas programadas) y atención de consultas a distancia mediante un sistema de mensajería electrónico, vehiculizado a través de la historia clínica electrónica (HCE).
El MC es elegido libremente por el afiliado y puede ser cambiado en cualquier momento del proceso de atención, mediante la simple solicitud de un turno programado con un MAP diferente.
La atención primaria ambulatoria se complementa con servicios de consulta no programada, también llamados consultorios de demanda espontanea, que asisten a los afiliados con motivos de consulta urgentes de baja complejidad. Las consultas urgentes de mayor complejidad son asistidas en la CE. Los pacientes que lo requieren son asistidos también a través de internaciones hospitalarias.
Asimismo los afiliados del PS pueden acceder libremente a consultas programadas con médicos especialistas, aunque el sistema estimula la interconsulta guiada por criterio del MC estableciendo un pago adicional por consulta realizada al especialista cuando ésta se realiza sin el aval del MC (gestionado mediante un sistema electrónico de derivación a través de la HCE).
De esta manera, la continuidad en el proceso de atención ambulatoria puede verse alterada cuando el afiliado, por diferentes motivos (ausencia del MC, demora en el acceso a los turnos, decisión del afiliado, etc.) consulta a un MAP diferente del actual MC, sea a través de un turno programado, una consulta de demanda espontánea, consultas a médicos especialistas (sin mediar interconsulta) o consultas a la CE en los horarios o por razones en las que su MC podría haberlo asistido.
El presente estudio se propuso como objetivos: a) cuantificar y describir la continuidad longitudinal del cuidado (CoC) de los afiliados del PS del HIBA, y b) describir la asociación entre dos indicadores de continuidad longitudinal del cuidado y la utilización de servicios de salud como consultas a la CE e internaciones hospitalarias.
Métodos
Diseño
Estudio observacional, descriptivo, de cohorte retrospectiva, realizado en base a datos administrativos registrados en una historia clínica electrónica.
Población
Afiliados al PS del HIBA de cualquier edad que hayan realizado entre el 01 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2016 al menos dos consultas programadas con un MAP (médico de familia, clínico o pediatra).
Medición de resultados principales
Para cada paciente incluido en la muestra se construyeron y cuantificaron los índices de continuidad más conmunmente utilizados, el índice del proveedor usual de cuidados (UPC, por sus iniciales en inglés) y el índice de continuidad del cuidado (COC, por sus iniciales en inglés). Para ambos, los valores posibles oscilan entre 0 y 1, siendo 0 equivalente al cuidado más fragmentado posible y 1, al cuidado con mayor continuidad posible. En una revisión narrativa publicada en este mismo número de esta revista se describen con mayor detalle su construcción y sus características4.
Para el índice UPC se tomó como “médico usual” aquel médico que hubiera asistido con mayor frecuencia al paciente en cuestión (frente a un eventual empate, se asumió como médico usual aquel que brindó la última asistencia). Para cada indicador, a su vez, fueron exploradas dos variantes (UPC o UPC ampliado [UPCa] y COC o COC ampliado [COCa]), según incorporen en su construcción solo las consultas que tuvieron lugar en el marco de turnos programados con un médico de cabecera, o que incluyan además aquellas que ocurrieron en los consultorios de atención no programada o de demanda espontánea.
En la construcción de estos indicadores no fueron incluidas las consultas domiciliarias realizadas por los MAP, ni las realizadas en forma remota por teléfono o través de alguna plataforma virtual (durante el período analizado, previo a la pandemia por COVID-19, éstas últimas representaban una proporción muy baja del total de las consultas). Tampoco fueron incluidas las consultas de atención primaria prestadas por ginecólogos, oftalmólogos, enfermeros u otros profesionales de la salud no médicos.
Para medir la utilización de los servicios de emergencias médicas o internaciones hospitalarias, se contabilizó para cada paciente incluido en la muestra la sumatoria de visitas (o episodios) a dichos ámbitos, durante el año siguiente (01/01/2017 al 31/12/2017) al periodo utilizado para la construcción de los indicadores de continuidad del cuidado.
Obtención de los datos
Fue solicitado al Departamento de Informática en Salud del HIBA el detalle de la totalidad de las consultas contempladas en los criterios de inclusión. Se consideró consulta realizada a aquella en la cual los registros informáticos documentaron al paciente como presente y atendido. Se registraron asimismo el recuento de todas las consultas ambulatorias realizadas con médicos especialistas, consultas a la CE, y recuento de episodios de internación hospitalaria.
Análisis estadístico
Las variables continuas se describieron calculando la media y desvío estándar (DE) o la mediana y los percentilos 25 Y 75 (P25-P75), según su distribución; mientras que las variables categóricas se reportaron como proporciones. Las medidas de asociación se calcularon utilizando el modelo de regresión binomial negativa (ajustando por edad y sexo) y se describieron como razón de incidencia. Para el análisis de los datos se utilizó Stata (versión 13.0).
Consideraciones éticas
El protocolo de investigación fue aprobado por el Comité de Ética de Protocolos de Investigación del HIBA.
Resultados
Fueron identificados 112.081 pacientes con una mediana de edad (P5-P95) de 58 (4 a 87) años. La muestra incluyó un mayor porcentaje de mujeres y población adulta (verTable 1).
En promedio, fueron más frecuentes las consultas al MC por sobre las consultas a la demanda espontánea (media 4,90; DE 3,36 vs. 2,54; DE 3,97), y a su vez se observó una frecuencia similar de consultas entre los MAP (médico de cabecera y demanda espontánea) por sobre las consultas a especialistas (media 7,44; DE 5,76 vs media 8,0; DE 9,29 ) (verTable 2).
Las medianas (P5-P95), de los indicadores de continuidad UPC y COC se situaron en 1 (0,5 a 1) y 1 (0,33 a 1), respectivamente, lo cual refleja la escasa propensión de los pacientes a cambiar la figura del médico de cabecera; mientras que al considerar en el indicador las consultas realizadas en los consultorios de demanda espontánea, estos indicadores, UPCa y COCa, fueron menores: 0,66 (0,25 a 1) y 0,33 (0,04 a 1), respectivamente (verTable 3).
Se observó una asociación inversa y estadísticamente significativa entre los indicadores de CoC y la cantidad de visitas a la CE, evidenciada por una razón de incidencia decreciente de consultas contra quintilos crecientes de CoC, tomando como referencia el quintilo más bajo de continuidad (ver Table 4). Esta asociación no puedo demostrarse para las internaciones (ver Table 5).
Discusión
El presente trabajo surgió inicialmente por la necesidad de incorporar uno o más indicadores validados y relevantes a la APS dentro de un programa de mejora de la calidad de atención médica16. Para ello, resultaba indispensable construir dichos indicadores partiendo de datos disponibles y accesibles (en este caso, bases de datos administrativas)17, 18, explorar su distribución en la población y validar su potencial influencia respecto de resultados con impacto sanitario/asistencial, de manera similar a la comunicada en estudios previos19, 20, 21, 22, 23.
La decisión de utilizar datos administrativos condicionó que el dominio medido haya sido la continuidad longitudinal de la relación; y esto, a su vez, determinó que fueran elegidos dos de los indicadores más utilizados en la bibliografía18: uno de concentración (el indicador del proveedor usual de cuidados, o UPC por sus iniciales en inglés), y otro de dispersión (el indicador de continuidad del cuidado de Bice y Boxerman, o COC por sus iniciales en inglés)4.
En la construcción de ambos indicadores es importante que se tomen en cuenta solamente las consultas realizadas a proveedores que puedan brindar un espectro de cuidados técnicamente similar y en un contexto relacionado6. Por este motivo, el universo de consultas incluyó, para cada paciente, a cualquier MAP (médico clínico, de familia o pediatra) que durante el período analizado haya estado disponible en el marco de consultorios de atención programada (incluyendo, asimismo, las consultas que pudieran ocurrir como sobreturnos). Sin embargo, por las características de nuestro sistema de atención, resultó razonable incluir una variante para ambos indicadores (UPCa y COCa) que incluyese también las consultas realizadas en el ámbito de los consultorios de atención no programada (consultorios en el que se atiende por orden de llegada, sin turno previo, en el que el paciente no puede elegir al profesional que lo asiste y en el que, generalmente, se asisten consultas de baja a mediana complejidad).
Consideramos que en este trabajo, los indicadores UPCa y COCa reflejan con mayor fidelidad el valor real de CoC alcanzado (valores de mediana [P5-P95] de 0,66 [0,44 a 0,83], y 0,33 [0,16 a 0,66] para UPCa y COCa, respectivamente) que se asemejan, a su vez, a los valores reportados por otros estudios22, 24, 21, 23. No obstante, resulta interesante observar el altísimo grado de fidelidad registrado para UPC y COC; es decir, cuando solo se toman en cuenta las consultas que ocurren en los consultorios de atención programada realizadas por médicos que cumplen con el rol de médicos de cabecera. Esto probablemente refleja la posibilidad de libre elección del profesional por parte de los afiliados.
Respecto de la utilización de servicios de emergencias y las internaciones, los resultados obtenidos son acordes a los comunicados por otros estudios22, 20, 21, 23 . En el presente trabajo documentamos una reducción creciente en el número de consultas a la CE a medida que se incrementó el nivel de CoC por quintilo (a mayor quintilo, mayor CoC). Esto no fue evidente para las internaciones.
Entre las fortalezas de la investigación se encuentran el gran número de pacientes incluidos (112.081), afiliados a un sistema cerrado de atención, lo que limita pero no excluye la posibilidad de subregistro de consultas, la obtención de datos administrativos a partir de un registro informatizado centralizado, y la medición de las consultas a la CE y las internaciones durante un periodo posterior (en este caso, un año) al tomado para la construcción de los indicadores de CoC (dos años previos).
Entre las debilidades de este trabajo, se encuentran la ausencia de otros indicadores accesorios de CoC (por ejemplo: indicador modificado de continuidad del cuidado [siglas en inglés, MMCI], indicador de continuidad secuencial [SECON], indicador integrado de continuidad del cuidado [COCI], entre otros); la carencia de medidas de ajuste -como por ejemplo, por comorbilidad o por desenlaces vinculados a problemas de salud sensibles a la atención primaria; y por último, la dificultad para extrapolar los resultados a otras poblaciones con diferentes sistemas de cobertura médica, dada la gran fragmentación del sistema de salud de Argentina, y/o de diferentes estratos socioeconómicos.
A nuestro entender, el presente estudio representa uno de los pocos publicados en nuestra región sobre esta temática. Consideramos que sus resultados pueden proveer un marco de comparación para otros estudios similares que al menos busquen contrastar el nivel de CoC de otras poblaciones de la región, o bien, servir de inspiración para refinar el desarrollo de indicadores relacionados aplicables a la mejora de la calidad de atención asistencial.
Conclusiones
Los niveles de CoC alcanzados y su impacto en la utilización de servicios de salud reflejan valores semejantes a los de otros estudios publicados fuera de nuestra región, y podrían aportar elementos útiles para delinear estrategias tendientes a la mejora de la calidad de la atención médica.
Conflicto de interés de los autores
Los autores no declaran conflictos de interés.
Fuente de financiamiento
El presente estudio contó con el apoyo de la Fundación MF, ámbito en el que se desempeñan los autores de este trabajo.
| Variable | Resultado |
|---|---|
| Total, n | 112.081 |
| Edad | |
| <18 n (%) | 18.021 (16,08) |
| 18 a 65, n (%) | 47.598 (42,47) |
| >65, n (%) | 46.462 (41,45) |
| Sexo | |
| Masculino, n (%) | 42.323 (37,76) |
| Femenino, n (%) | 69.758 (62,24) |
| Médico de cabecera Mediana (P25-P75) | Consultorio de demanda espontanea Mediana (P25-P75) | Consultorio de especialistas* Mediana (P25-P75) | Central de emergencias Media ± DE | Internaciones hospitalarias Media ± DE | |
|---|---|---|---|---|---|
| Total | 4 (3 a 6) | 1 (0 a 3) | 5 (2 a 11) | 1,46 ± 3,14 | 0,23 ± 0,76 |
| Sexo | |||||
| Masculino | 4 (2 a 6) | 1 (0 a 3) | 4 (1 a 10) | 1,73 ± 3,61 | 0,24 ± 0,79 |
| Femenino | 4 (3 a 6) | 1 (0 a 4) | 5 (2 a 12) | 1,30 ± 2,82 | 0,22 ± 0,74 |
| Edad | |||||
| <18 | 4 (3 a 6) | 0 (0 a 1)** | 2 (0 a 4) | 4,85 ± 5,7** | 0,20 ± 0,58 |
| 18 a 65 | 3 (2 a 5) | 1 (0 a 3) | 4 (1 a 8) | 0,83 ± 1,87 | 0,14 ± 0,61 |
| >65 | 5 (3 a 8) | 2 (0 a 5) | 9 (4 a 17) | 0,79 ± 1,58 | 0,33 ± 0,93 |
| Indicadores | UPC Mediana (P25-P75) | UPCa Mediana (P25-P75) | COC Mediana (P25-P75) | COCa Mediana (P25-P75) |
|---|---|---|---|---|
| Total | 1 (1 a 1) | 0,66 (0,44 a 0,83) | 1 (1 a 1) | 0,33 (0,16 a 0,66) |
| Sexo | ||||
| Masculino | 1 (1 a 1) | 0,66 (0,46 a 0,85) | 1 (1 a 1) | 0,35 (0,16 a 0,71) |
| Femenino | 1 (1 a 1) | 0,63 (0,44 a 0,83) | 1 (1 a 1) | 0,33 (0,16 a 0,66) |
| Edad | ||||
| <18 | 1 (1 a 1) | 0,62 (0,43 a 0,83) | 1 (1 a 1) | 0,33 (0,16 a 0,66) |
| 18 a 65 | 1 (1 a 1) | 0,63 (0,42 a 0,83) | 1 (1 a 1) | 0,33 (0,16 a 0,66) |
| >65 | 1 (1 a 1) | 0,66 (0,48 a 0,83) | 1 (1 a 1) | 0,40 (0,21 a 0,68) |
| Quintilo | Consultas a CE por quintilo de UPCa, Media (DE) | Consultas a CE por quintilo de COCa, Media (DE) | UPCa, RI (IC 95%)* | COCa, RI (IC 95%)* |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0,90 (1,93) | 0,90 (1,94) | NA | NA |
| 2 | 0,74 (1,70) | 0,73 (1,67) | 0,85 (0,81 a 0,88) | 0,88 (0,84 a 0,91) |
| 3 | 0,63 (1,54) | 0,63 (1,56) | 0,73 (0,70 a 0,76) | 0,77 (0,74 a 0,80) |
| 4 | 0,59 (1,46) | 0,59 (1,47) | 0,73 (0,70 a 0,76) | 0,76 (0,73 a 0,79) |
| 5 | 0,35 (1,01) | 0,35 (1,01) | 0,42 (0,40 a 0,44) | 0,43 (0,41 a 0,45) |
|
Quintilo |
Internaciones por quintilo de UPCa, Media (DE) |
Internaciones por quintilo de COCa, Media (DE) |
UPCa, RI (IC 95%)* |
COCa, RI (IC 95%)* |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0,13 (0,70) | 0,12 (0,70) | NA | NA |
| 2 | 0,12 (0,52) | 0,12 (0,51) | 0,83 (0,76 a 0,92) | 0,84 (0,76 a 0,93) |
| 3 | 0,11 (0,50) | 0,11 (0,52) | 0,78 (0,71 a 0,87) | 0,81 (0,73 a 0,91) |
| 4 | 0,13 (0,52) | 0,13 (0,52) | 0,83 (0,75 a 0,91) | 0,83 (0,75 a 0,92) |
| 5 | 0,09 (0,45) | 0,09 (0,45) | 0,62 (0,56 a 0,69) | 0,63 (0,57 a 0,70) |
Agradecimientos
A la Dra. Mónica Gabriela Schpilberg, la Lic. Adriana Iannicelli y la Ing. Mariana Landoni, por sus inestimables esfuerzos en la búsqueda y recuperación de los datos administrativos y la posterior construcción de los indicadores; y al Dr Ignacio R. Ricci por sus valiosos aportes durante la revisión de pares que permitieron mejorar el manuscrito.
Citas
- Machado-da-Cunha E, Giovanella L, Longitudinalidade/continuidade do cuidado: identificando dimensões e variáveis para a avaliação da Atenção Primária no contexto do sistema público de saúde brasileiro. Ciênc saúde coletiva. 2011; 16(suppl 1):1029-1042.
- Haggerty J L, Reid R J, Freeman G K, Continuity of care: a multidisciplinary review. BMJ. 2003; 327(7425):1219-1221. PubMed
- Meiqari L, Al-Oudat T, Essink D, How have researchers defined and used the concept of ‘continuity of care’ for chronic conditions in the context of resource-constrained settings? A scoping review of existing literature and a proposed conceptual framework. Health Res Policy Syst. 2019; 17(1):27. PubMed
- G Villalón, Continuidad del cuidado. Evid Actual Pract Ambul.. 2021; 24(01):e002112.
- PROFAM, Salud del Anciano. Fundación MF Para el desarrollo de la Medicina Familiar y la Atención primaria de la salud: Buenos Aires; 2006.
- Reid R J, Haggerty J L, McKendry R, Defusing the confusion: Concepts and measures of continuity of healthcare. Health Services Research Foundation. 2002.
- Cabana M D, Jee S H, Does continuity of care improve patient outcomes?. J Fam Pract. 2004; 53(12):974-80. PubMed
- Saultz J W, Lochner J, Interpersonal Continuity of Care and Care Outcomes: A Critical Review. Ann Fam Med. 2005; 3(2):159-166. PubMed
- van-Loenen T, van-den-Berg M J, Westert G P, Organizational aspects of primary care related to avoidable hospitalization: a systematic review. Fam Pract. 2014; 31(5):502-516. PubMed
- Puntis S, Rugkåsa J, Forrest A, Associations between continuity of care and patient outcomes in mental health care: a systematic review. Psychiatr Serv. 2015; 66(4):354-363. PubMed
- Yang F, Xiong Z-F, Yang C, Continuity of Care to Prevent Readmissions for Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis. COPD. 2017; 14(2):251-261. PubMed
- Pereira Gray Denis J, Sidaway-Lee Kate, White Eleanor, Thorne Angus, Evans Philip H, Continuity of care with doctors—a matter of life and death? A systematic review of continuity of care and mortality. BMJ Open. 2018; 8(6):e021161.
- D’haenens F, Rompaey B V, Swinnen E, The effects of continuity of care on the health of mother and child in the postnatal period: a systematic review. European Journal of Public Health. 2020; 30(4):749-760. PubMed
- Baker Richard, Freeman George K., Haggerty Jeannie L., Bankart M. John, Nockels Keith H., Primary medical care continuity and patient mortality: a systematic review. British Journal of General Practice. 2020. PubMed
- Plan de Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires.
- Rubinstein A, Rubinstein F, Botargues M, A Multimodal Strategy Based on Pay-Per-Performance to Improve Quality of Care of Family Practitioners in Argentina. J Ambul Care Manage. 2009; 32(2):103-114. PubMed
- Saultz J W, Defining and Measuring Interpersonal Continuity of Care. Ann Fam Med. 2003; 1(3):134-143. PubMed
- Jee S H, Cabana M D, Indices for continuity of care: a systematic review of the literature. Med Care Res Rev. 2006; 63(2):158-188. PubMed
- Bentler S E, Morgan R O, Virnig B A, The Association of Longitudinal and Interpersonal Continuity of Care with Emergency Department Use, Hospitalization, and Mortality among Medicare Beneficiaries. PLoS ONE. 2014; 9(12):e115088. PubMed
- Pourat N, Davis A C, Chen X, In California, Primary Care Continuity Was Associated With Reduced Emergency Department Use And Fewer Hospitalizations. Health Aff (Millwood). 2015; 34(7):1113-1120. PubMed
- Barker I, Steventon A, Deeny S R, Association between continuity of care in general practice and hospital admissions for ambulatory care sensitive conditions: Cross sectional study of routinely collected, person level data. BMJ (Online). 2017; 356:j84. PubMed
- Dreiher J, Comaneshter D S, Rosenbluth Y, The association between continuity of care in the community and health outcomes: a population-based study. Isr J Health Policy Res. 2012; 1(1):21. PubMed
- Kohnke H, Zielinski A, Association between continuity of care in Swedish primary care and emergency services utilisation: a population-based cross-sectional study. Scand J Prim Health Care. 2017; 35(2):113-119. PubMed
- Leleu Henri, Minvielle Etienne, Relationship between Longitudinal Continuity of Primary Care and Likelihood of Death: Analysis of National Insurance Data. PLoS ONE. 2013; 8(8):e71669.
