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Enregistrement W2011437888 · doi:10.1016/s2049-0801(13)70018-9

Commentary on “In Amenable Mortality - Deaths Avoidable Through Health Care - Progress in the US Lags That of Three European Countries”

2013· article· en· W2011437888 sur OpenAlexaff
Faye E. Ramkissoon

Notice bibliographique

RevueAnnals of Medicine and Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth carePer capitaMortality rateDeveloping countryEnvironmental healthDeveloped countryDemographyPopulationEconomic growthSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health care systems are often compared to evaluate and improve the delivery of healthcare to patients. The concept of 'amenable mortality' has been introduced as an indicator of quality of care.(1) Amenable mortality is defined as deaths from a collection of diseases, such as diabetes and appendicitis, that are potentially preventable given effective and timely health care.(1) This serves as a marker that highlights the performance of a health care system, although it has its limitations. A study by Nolte et al. found that the United States was slower to progress in improving amenable mortality when compared to United Kingdom, Germany, and France.(1) Table 1 showed that amenable mortality declined in all countries, although there was significant variation.(1) Further, the authors compared those under 65 to those over 65 years old between the countries. Those in the US under 65 had larger amenable mortality compared to other countries. Whilst Those over 65 in all the countries declined in amenable mortality, the US had a slower improvement rate.(1) In 2007 the US spent $7,290 US per capita on health care, more than twice the amount of France, Germany, and United Kingdom ($3,601; $3,588; $2,992 respectively) and yet the improvement in amenable mortality is half as good in certain populations compared to other Western countries.(2) The commonality amongst the three European countries is that they provided universal health care, while the US did not have this option. This appears to be further evidence for the need for health care reform in the US.(1).

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,649
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,107 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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