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Enregistrement W2063567839 · doi:10.1159/000353565

Predictors of Provider-Patient Visit Frequency during Hemodialysis

2013· article· en· W2063567839 sur OpenAlexfundno aff
Yelena Slinin, Haifeng Guo, Suying Li, Jiannong Liu, Benjamin R. Morgan, Kristine E. Ensrud, David T. Gilbertson, Allan J. Collins, Areef Ishani

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Nephrology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAGE-WELL
Mots-clésMedicineHemodialysisKidney diseaseInternal medicineIntensive care medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: In 2004, the Centers for Medicare and Medicaid Services tied reimbursement for outpatient hemodialysis services to the number of times per month providers see their dialysis patients, resulting in increased provider-patient visit frequency. Greater provider-patient visit frequency is associated with lower hospitalization risk for hemodialysis patients, and determinants of visit frequency are uncertain. We aimed to identify patient, provider, and dialysis facility characteristics associated with provider visit frequency. METHODS: This retrospective cohort study used United States Renal Data System (USRDS) data for point-prevalent patients receiving in-center hemodialysis on January 1, 2006 (n = 144,860). Patient characteristics were defined from January 1 to June 30, 2006, and provider-patient visit frequency (<4 vs. ≥4 visits/month) from July 1 to December 31, 2006. Patient characteristics were obtained from the USRDS. Provider data were obtained from the American Medical Association Physician Master File. We determined longitudinal associations between patient, provider, and facility characteristics and provider-patient visit frequency using logistic regression. RESULTS: Patient characteristics independently associated with greater provider-patient visit frequency included older age, African-American race, longer dialysis duration, higher comorbidity score, Medicaid eligibility, urban residence, better compliance with dialysis, and more hospital days during run-in. Provider characteristics associated with greater provider-patient visit frequency included more years in practice, graduation from a foreign medical school, shorter distance between provider office and dialysis unit, and caring for more dialysis patients; facility characteristics included free-standing, independent status. CONCLUSION: After the Medicare reimbursement policy change, several patient, provider, and facility characteristics were independently associated with greater dialysis provider-patient visit frequency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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