A NON-PARAMETRIC APPROACH TO SELECTION BIAS: EXAMINING THE ORGANIZATIONAL EFFECT OF FAMILY MEDICINE GROUPS ON ACCESS TO PRIMARY CARE AMONG DIABETICS IN QUEBEC
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Within Canada, Quebecers experience the greatest barriers in accessing primary care with over 25% of the population without a regular family physician and the highest rate of emergency department (ED) use. Family Medicine Groups (FMGs) were introduced in 2002 to provide greater access to care, namely for individuals with chronic conditions such as diabetes. Some key characteristics of the FMG organizational reform are: (1) it is based on voluntary physician take-up; (2) its regional variation in implementation; (3) its gradual deployment across the province. These factors may produce selection bias between early and late physician implementers. Objectives To determine whether the regional rate of avoidable ED visits among diabetics co-varies with FMG wave of implementation distinguishing between early and late physician adopters of the model. Methods An ecological analysis will be conducted to meet this objective. The outcome is access to primary care measured by the regional rate of avoidable ED visits among diabetics between 2003 and 2012. Regions are defined on an urban to rural continuum according to each administrative region's distance from the province's main city centers, Montreal and Quebec City. The study will be conducted using linked administrative health databases for which access has already been granted. Non-parametric spline regression will be used to distinguish between waves of FMG implementation. The spline knots, denoting a significant change in the rate of avoidable ED visits, will be estimated from the data. To improve internal validity, the analysis will incorporate a control series examining trauma visits to the ED that should not be affected by the FMG reform. Results The analyses are in progress and results are expected by the end of May. Conclusion This study will be the first to empirically define waves of FMG implementation and their effects on access to primary care among diabetics. These findings will inform future studies examining access to primary care at an individual patient level where failure to control for FMG waves may produce biased estimates of the reform's organizational effect.
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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 | 0,115 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».