Rural Versus Urban Health Service Utilization and Outcomes for Renal Patients in New South Wales: Protocol for a Data Linkage Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kidney disease is a significant burden on health systems globally, with the rising prevalence of end stage kidney disease in Australia mirrored in many other countries. Approximately 25% of the Australian population lives in regional and rural areas and accessing complex tertiary services is challenging. OBJECTIVE: We aim to compare the burden and outcomes of chronic kidney disease and end stage kidney disease in rural and urban regions of New South Wales (Australia's most populous state) using linked health data. METHODS: This is a retrospective cohort study and we have defined two cohorts: one with end stage kidney disease and one with chronic kidney disease. The end stage kidney disease cohort was defined using the Australia and New Zealand Dialysis and Transplant Registry, identifying all patients living in NSW receiving renal replacement therapy at any time between 01/07/2000 and 31/07/2010. The chronic kidney disease cohort used the NSW Admitted Patient Data Collection (APDC) to identify patients with a diagnostic code relating to chronic renal failure during any admission between 01/07/2000 and 31/07/2010. Both cohorts were linked to the NSW APDC, the Registry of Births, Deaths and Marriages, and the Central Cancer Registry allowing derivation of outcomes by categories of geographical remoteness. RESULTS: To date, we have identified 10,505 patients with 2,384,218 records in the end stage kidney disease cohort and 159,033 patients with 1,599,770 records in the chronic kidney disease cohort. CONCLUSIONS: This study will define the geographical distribution of end stage and chronic kidney disease and compare the health service utilization between rural and urban renal populations.
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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 | 0,064 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».