Notice bibliographique
Résumé
Objectives : This study examined the factors influencing variation by local areas of antibiotics prescription rate in upper respiratory infections (URI) according to the public reporting. Methods : We used the National Health Insurance Claims Data which the clinics claimed for URI (Korean Standard Classification of Disease, J00 ~ J06) in ambulatory care. The period of analysis was from the first quarter (from January to March) of 2005 to the first quarter of 2007. The number of samples was total 242 local areas that included all clinics (N = 7,942), which prescribed antibiotics for URI in ambulatory care. Results : None of the demographic and socioeconomic characteristic indicators was statistically significant. Among the provider factors, An increase in number of doctors and the average annual antibiotics prescription rate (from 2003 to 2004) for URI by local area were significantly related to an increase of antibiotics prescription rate according to the public reporting. And an increase in number of pediatric clinics, the proportion of clinics less than 5 years since has opened and the average annual fluctuation of antibiotics prescription rate (from 2003 to 2005) were significantly related to a decrease in antibiotics prescription rate by local area according to the disclosure of information. Conclusions : According to the public reporting, the antibiotics prescription rate in clinics had decreased sharply. However, the reduction of antibiotic prescription rate varied in different local areas. The factors influencing variation by local areas in antibiotics prescription rate can be used for establishing effective strategies to reduce variation by region in antibiotics prescription rate.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».