Utilization patterns of diagnostic imaging across the late life course: A population-based study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Due to the aging baby boom population, utilization rates of diagnostic imaging (i.e., X-ray, CT, and MRI scanning) have risen rapidly relative to other health services. The aim of this study is to investigate the utilization patterns of outpatient diagnostic imaging services (X-ray, CT, and MRI) across the late life course (65 years and older). METHODS: A population-based retrospective cohort study was conducted for the period April 1, 2005, to March 31, 2006. All Ontario residents aged 65+ and eligible for government health insurance were included in the analysis. RESULTS: Utilization of diagnostic imaging followed an inverted U-pattern: increasing with advancing age, peaking in the 80-84 age group for CT scans and in the 70-74 age group for MRI and X-rays, and then declining in the later years. Overall, females received significantly more X-rays than males (p < .01), but males received significantly more CT and MRI scans (p < .01). A small proportion of high-users of radiology services accounted for a large proportion of overall utilization. Finally, our analysis revealed that a disproportionately large proportion of high-users of MRI services were in the highest SES quintile. No SES differences were observed for X-ray or CT scans. CONCLUSIONS: Population aging will lead to increased demand for healthcare services. Utilization of outpatient diagnostic imaging services is associated with age, gender, and SES. Given the increasing demand and the limited resources available, there may be a need for programs to target underserved populations to reduce remediable inequities. Whereas patient-level decisions regarding the use of diagnostic imaging are rightfully determined on the basis of clinical factors, allocation decisions should also be informed by the ethical principles of equity and fairness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».