A systematic review of health service interventions to reduce use of unplanned health care in rural areas
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Use of unplanned health care has long been increasing, and not enough is known about which interventions may reduce use. We aimed to review the effectiveness of interventions to reduce the use of unplanned health care by rural populations. METHODS: The method used was systematic review. Scientific databases (Medline, Embase and Central), grey literature and selected references were searched. Study quality and bias was assessed using Cochrane Risk of Bias and modified Newcastle Ottawa Scales. Results were summarized narratively. RESULTS: A total of 2708 scientific articles, reports and other documents were found. After screening, 33 studies met the eligibility criteria, of which eight were randomized controlled trials, 13 were observational studies of unplanned care use before and after new practices were implemented and 12 compared intervention patients with non-randomized control patients. Eight of the 33 studies reported modest statistically significant reductions in unplanned emergency care use while two reported statistically significant increases in unplanned care. Reductions were associated with preventative medicine, telemedicine and targeting chronic illnesses. Cost savings were also reported for some interventions. CONCLUSION: Relatively few studies report on unscheduled medical care by specifically rural populations, and interventions were associated with modest reductions in unplanned care use. Future research should evaluate interventions more robustly and more clearly report the results.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».