Use of emergency departments and primary care visits for asthma related conditions in the 3 years following an asthma education program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examines changes in Primary Care Visits (PCVs) and Emergency Department Visits (EDVs) among 1918 patients with asthma who attended either two visits, one visit or were no-show referrals at the Dr. Patrick Gill Asthma Education Center (AEC) in Charlottetown Prince Edward Island (PEI) between January 1, 2003 and March 31, 2008 compared to 2799 controls selected from a list of PEI asthma patients developed for the Canadian Chronic Disease Surveillance System (CCDSS). METHODS: Hurdle regression was used to model counts of PCVs and negative binomial models were used to model counts of EDVs at 12 months prior to AEC contact and 0-1, >1 to 2 and >2 to 3 years after AEC contact. The PEI Research Board approved the project. RESULTS: No-show referrals had a significant increase in pediatric EDVs and PCVs in the first year after referral. The higher rates of PCVs and EDVs prior to contact with the AEC in patients referred to the AEC were reduced after contact with the AEC, although they remained significantly higher than the CCDSS controls. CONCLUSIONS: Compared to patients who attended the AEC, referred patients who did not attend the AEC did not achieve similar reductions in pediatric EDVs and PCVs in the first year after referral.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».