Council tax valuation band of patient residence and clinical contacts in a general practice.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a dearth of data relating UK general practice workload to personal and social markers of individual patients. AIM: To test whether there is a significant association between general practice patient contact rates and the council tax valuation band of their residential address. DESIGN OF STUDY: Cross-sectional analyses using data recorded, over 1 year, for over 3300 general practice patients. SETTING: One medium-sized group practice in an industrialised English market town. METHOD: Face-to-face contacts between the patients and the doctors and nurses in the practice were compared by patient age, sex, registration period, distance from surgery, Underprivileged Area 8 (UPA8) score, and council tax valuation band. RESULTS: Patient sex, age, recent registration, distance from surgery, and council tax valuation band were each significantly associated with face-to-face contact rate in univariate analyses. UPA8 score was not significantly associated with contact rates. On multivariate testing, sex, age, recent registration, and council tax valuation band remained significantly associated with contact rates. The last is a new finding. CONCLUSION: Council tax valuation bands predict contact rate in general practice; the lower the band, the higher the contact rate. Council tax valuation band could be a useful marker of workload that is linked to socioeconomic status. This is a pilot study and multipractice research is advocated.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».