The devil is in the details: trends in avoidable hospitalization rates by geography in British Columbia, 1990–2000
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers and policy makers have focussed on the development of indicators to help monitor the success of regionalization, primary care reform and other health sector restructuring initiatives. Certain indicators are useful in examining issues of equity in service provision, especially among older populations, regardless of where they live. AHRs are used as an indicator of primary care system efficiency and thus reveal information about access to general practitioners. The purpose of this paper is to examine trends in avoidable hospitalization rates (AHRs) during a period of time characterized by several waves of health sector restructuring and regionalization in British Columbia. AHRs are examined in relation to non-avoidable and total hospitalization rates as well as by urban and rural geography across the province. METHODS: Analyses draw on linked administrative health data from the province of British Columbia for 1990 through 2000 for the population aged 50 and over. Joinpoint regression analyses and t-tests are used to detect and describe trends in the data. RESULTS: Generally speaking, non-avoidable hospitalizations constitute the vast majority of hospitalizations in a given year (i.e. around 95%) with AHRs constituting the remaining 5% of hospitalizations. Comparing rural areas and urban areas reveals that standardized rates of avoidable, non-avoidable and total hospitalizations are consistently higher in rural areas. Joinpoint regression results show significantly decreasing trends overall; lines are parallel in the case of avoidable hospitalizations, and lines are diverging for non-avoidable and total hospitalizations, with the gap between rural and urban areas being wider at the end of the time interval than at the beginning. CONCLUSION: These data suggest that access to effective primary care in rural communities remains problematic in BC given that rural areas did not make any gains in AHRs relative to urban areas under recent health sector restructuring initiatives. It remains important to continue to monitor the discrepancy between them as a reflection of inequity in service provision. In addition, it is important to consider alternative explanations for the observed trends paying particular attention to the needs of rural and urban populations and the factors influencing local service provision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».