Primary Care Service Areas: A New Tool for the Evaluation of Primary Care Services
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and characterize utilization-based service areas for the United States which reflect the travel of Medicare beneficiaries to primary care clinicians. DATA SOURCE/STUDY SETTING: The 1996-1997 Part B and 1996 Outpatient File primary care claims for fee-for-service Medicare beneficiaries aged 65 and older. The 1995 Medicaid claims from six states (1995) and commercial claims from Blue Cross Blue Shield of Michigan (1996). STUDY DESIGN: A patient origin study was conducted to assign 1999 U.S. zip codes to Primary Care Service Areas on the basis of the plurality of beneficiaries' preference for primary care clinicians. Adjustments were made to establish geographic contiguity and minimum population and service localization. Generality of areas to younger populations was tested with Medicaid and commercial claims. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: Part B primary care claims were selected on the basis of provider specialty, place of service, and CPT code. Selection of Outpatient File claims used provider number, type of facility/service, and revenue center codes. PRINCIPAL FINDINGS: The study delineated 6,102 Primary Care Service Areas with a median population of 17,276 (range 1,005-1,253,240). Overall, 63 percent of the Medicare beneficiaries sought the plurality of their primary care from within area clinicians. Service localization compared to Medicaid (six states) and commercial primary care utilization (Michigan) was comparable but not identical. CONCLUSIONS: Primary Care Service Areas are a new tool for the measurement of primary care resources, utilization, and associated outcomes. Policymakers at all jurisdictional levels as well as researchers will have a standardized system of geographical units through which to assess access to, supply, use, organization, and financing of primary care services.
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 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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».