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Enregistrement W2078288309 · doi:10.1007/s00268-005-7994-7

How are Volume–Outcome Associations Related to Models of Health Care Funding and Delivery? A Comparison of the United States and Canada

2005· review· en· W2078288309 sur OpenAlexaffabout
David R. Urbach, Ruth Croxford, Nancy L. MacCallum, Thérèse A. Stukel

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2005
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalOutcome (game theory)Odds ratioOddsHealth careVolume (thermodynamics)Affect (linguistics)DemographyGeneralized estimating equationLogistic regressionInternal medicinePsychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How models of health care financing and delivery affect patterns of procedure volumes, outcomes, and volume-outcome associations is not known. We compared volume-outcome studies done in Canada, which provides residents with universal, single-payer health care, with those done in the United States, to determine whether there was a difference in the likelihood of finding statistically significant volume-outcome associations. We analyzed 142 articles, most (90.1%) of which were from the United States. The articles described a total of 291 separate analyses. After adjusting for the clustering of multiple analyses in the same study, the likelihood of finding a statistically significant volume-outcome association was substantially lower in Canadian studies as compared with those from the United States (odds ratio 0.24, 95% confidence interval 0.08 to 0.74, p = 0.01). This result persisted after adjustment for the procedure/condition studied, and the number of study subjects. Canadian volume-outcome analyses are less likely to identify statistically significant volume-outcome associations than US studies, possibly because of the smaller size of some Canadian studies. It is also possible that different models of health care financing and delivery affect patterns of procedure volumes and volume-outcome associations. By promoting competition between hospitals and providers, market-based models may exacerbate existing variations in the quality of hospital 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 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,123 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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