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Enregistrement W2057678188 · doi:10.1353/cja.2005.0057

Use of Physician Services by Older Adults: 1991/1992 to 2000/2001

2005· article· en· W2057678188 sur OpenAlexaffabout
Diane Watson, Petra Heppner, Robert J. Reid, Bogdan Bogdanovic, Noralou P. Roos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaVancouver Hospital and Health Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyPopulationGerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadians have expressed concern that access to family physicians (FP) has declined. Anonymized physician services data for 1991/1992 to 2000/2001 were used to evaluate changes in supply and age-specific rates of use of FPs and specialists in Winnipeg, Manitoba. Physician-to-population ratios declined 7.5 per cent, FP-to-population ratios declined 4.8 per cent, and specialist-to-population ratios declined 10.0 per cent. Among the general population, FP visit rates declined 3 per cent. Among older adults, physician visit rates increased 2.3 per cent, FP visit rates increased 10.9 per cent, and specialist visit rates declined 15.7 per cent. By comparison, we document declines in FP use by those younger than 5 years (25.5%) and those 6 to 19 years of age (18.6%). Increases in FP and declines in specialist use occurred primarily among those aged 65 to 84 years. By 2000/2001 older adults accounted for 25 per cent of all FP encounters. Gains in FP use among older adults was less attributable to the presence of more seniors and more related to the fact that a higher proportion of them are visiting a FP each year and, potentially, substituting primary for secondary 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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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