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Enregistrement W2028829563 · doi:10.1186/1471-2296-13-7

Describing the content of primary care: limitations of Canadian billing data

2012· article· en· W2028829563 sur OpenAlexaffabout
Alan Katz, Gayle Halas, Michael P. Dillon, Jordan Sloshower

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary careCoding (social sciences)Family medicineContent analysisHealth careNursingMEDLINEData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary health care systems are designed to provide comprehensive patient care. However, the ICD 9 coding system used for billing purposes in Canada neither characterizes nor captures the scope of clinical practice or complexity of physician-patient interactions. This study aims to describe the content of primary care clinical encounters and examine the limitations of using administrative data to capture the content of these visits. Although a number of U.S studies have described the content of primary care encounters, this is the first Canadian study to do so. METHODS: Study-specific data collection forms were completed by 16 primary care physicians in community health and family practice clinics in Winnipeg, Manitoba, Canada. The data collection forms were completed immediately following the patient encounter and included patient and visit characteristics, such as primary reason for visit, topics discussed, actions taken, degree of complexity as well as diagnosis and ICD-9 codes. RESULTS: Data was collected for 760 patient encounters. The diagnostic codes often did not reflect the dominant topic of the visit or the topic requiring the most amount of time. Physicians often address multiple problems and provide numerous services thus increasing the complexity of care. CONCLUSION: This is one of the first Canadian studies to critically analyze the content of primary care clinical encounters. The data allowed a greater understanding of primary care clinical encounters and attests to the deficiencies of singular ICD-9 coding which fails to capture the comprehensiveness and complexity of the primary care encounter. As primary care reform initiatives in the U.S and Canada attempt to transform the way family physicians deliver care, it becomes increasingly important that other tools for structuring primary care data are considered in order to help physicians, researchers and policy makers understand the breadth and complexity of primary care.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
opusMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,314
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,314
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0180,048
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,925
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,449 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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