Analysis of Acuity Trends Using Resource Intensity Weights Via the CIHI Portal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One key to revolutionizing health care with informatics is the ability of decision-makers to access and analyze relevant data in a timely and efficient manner. Inspired by the demand for timely access to hospitalization data in Canada, CIHI Portal is an innovative web-based analytical tool which combines leading technology and data for decision support analysis. Hospitals, regional health authorities and ministries of health can use CIHI Portal to access comparable, pan-Canadian healthcare data for health data analysis, collaboration and dissemination. The goal of CIHI Portal is to support health care decision-makers in their local and regional health care planning and to answer service delivery questions.The Capital Health region in Alberta used Resource Intensity Weights (RIW) to investigate claims that patients within their region were getting sicker over the past few years and that additional resources would be required in the future. Using the CIHI Portal, Capital Health conducted an analysis on historical trends in the average RIWs Average Resource Intensity Weight is calculated as the total Resource Intensity Weight (RIW) divided by the total number of inpatient separations. and found that although typical patients were not using a greater amount of resources, there was definitely an increase in the amount of resources consumed by atypical patients. Information contained in the analysis influenced budgeting, fund reallocation and health care planning. CIHI Portal has proven to be a reliable tool for data access, information sharing and knowledge exchange. It has enhanced decision support services within the Capital Health region.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle