Demographic and Clinical Factors Associated with Physician Service Use in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess physician service use in a large sample of patients with systemic sclerosis (SSc), and to determine factors associated with physician use. METHODS: Our sample was a national SSc registry maintaining data on demographics (age, sex, race/ethnicity, education, income) and clinical factors (disease onset, organ involvement, etc.). Registry cohort members completed detailed questionnaires, and rheumatologists provided clinical assessments. We examined cross-sectional data from 397 patients who provided information on physician visits in the past 12 months. Patients were classified as high physician-users if they reported more than the median number (6) of physician visits in the past year. In multivariate logistic regressions, we assessed the independent effects of race/ethnicity, education, degree of skin involvement, comorbidity, and SF-36 scores on physician use. RESULTS: On average, subjects reported 3.8 visits per year to specialty physicians (SD 4.2) and 3.5 visits per year to family physicians (SD 4.3). Regression models suggested the following factors as independently associated with number of physician visits: high skin scores, greater comorbidity, and low physical component summary scores on the SF-36. CONCLUSION: There is evidence of independent relationships between clinical characteristics and physician use by patients with SSc.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».