Accuracy of Self‐Reported Health Care Use in a Population‐Based Sample of Homeless Adults
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
OBJECTIVE: To assess the accuracy of self-reported ambulatory care visits, emergency department (ED) encounters, and overnight hospitalizations in a population-based sample of homeless adults. DATA SOURCE: Self-report survey data and administrative health care utilization databases. STUDY DESIGN: Self-reported health care use in the past 12 months was compared to administrative encounter records among 1,163 homeless adults recruited in 2004-2005 from shelters and meal programs in Toronto, Ontario. DATA EXTRACTION METHODS: Self-reported health care use was assessed using a structured face-to-face survey. Each participant was linked to administrative databases using a unique personal health number or their first name, last name, sex, and date of birth. PRINCIPAL FINDINGS: The sensitivity of self-report for ambulatory care visits, ED encounters, and overnight hospitalizations was 89, 80, and 73 percent, respectively; specificity was 37, 83, and 91 percent. The mean difference between self-reported and documented number of encounters in the past 12 months was +1.6 for ambulatory care visits (95 percent CI = 0.4, 2.8), -0.6 for ED encounters (95 percent CI = -0.8, -0.4), and 0.0 for hospitalizations (95 percent CI = 0.0, 0.1). CONCLUSIONS: Adults experiencing homelessness are quite accurate reporters of their use of health care, especially for ED encounters and hospitalizations.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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