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Enregistrement W1991914718 · doi:10.1258/135581906776318848

Another way to look at high service utilization: the contribution of disability

2006· article· en· W1991914718 sur OpenAlexaffabout
Mary Ann McColl, Sam Shortt

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)PopulationConsumption (sociology)MedicineService (business)GerontologyPsychologyEnvironmental healthActuarial scienceBusinessMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: High users of health services are usually identified in terms of their health complications stemming from the coincidence of a number of chronic conditions. Instead, this analysis attempts to characterize high users in terms of disability, based on the belief that disability provides a more detailed and accurate representation of functional needs and health consequences. The study compares the characteristics of high users of health services among Canadian adults (aged 20-65) with those of low to moderate users and non-users. METHODS: Secondary analysis of data collected for the National Population Health Survey, a cross-sectional public-use population-based national survey, conducted in 1998-99. RESULTS: No matter how disability is conceptualized and measured, it has the strongest association of all the variables considered with health service utilization. Whether looking at the simple presence of a disability or at specific impairments or activity restrictions, there is at least a two-fold increase in the risk of high use over the non-disabled. CONCLUSIONS: The present study challenges the clinical wisdom that high users should be the target for efforts to reduce the overall consumption of health services. Many high users consume on the basis, not of choice, but of need rooted in disability. Moreover, when compared with low or moderate service users, their clinical condition is exacerbated by social factors, including lower income, less education and less immediate family support. Equity cannot be achieved by focusing on reducing consumption by this clinically and socially vulnerable group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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