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Enregistrement W2122847115 · doi:10.1177/1553350606298967

Regional Variation in Surgery for Gastroesophageal Reflux Disease in Ontario

2007· article· en· W2122847115 sur OpenAlexaffabout
Steven R. Lopushinsky, Peter C. Austin, Linda Rabeneck, Girish S. Kulkarni, David R. Urbach

Notice bibliographique

RevueSurgical Innovation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGERDRefluxDiseasePopulationVariation (astronomy)SurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optimal treatment for gastroesophageal reflux disease (GERD) is unclear, and the degree of variation in the rate of antireflux surgery in different regions is unknown. Large variation has significant implications for health care spending and may represent uncertainty among health care providers. The objective of this study was to identify population-based utilization and measure area rate variations in the use of GERD surgery; 11,685 primary antireflux procedures in the provincial administrative health databases were studied. Small-area variation was quantified using 4 measures. The crude rate of antireflux procedures was 11.6/100 000 adults. Patients between the ages of 45 and 64 had the highest rates of surgery. More women than men underwent antireflux surgery (13.6 vs. 9.4 per 100,000). Between counties, adjusted surgical rates ranged from 5.0 to 28.7 per 100,000 persons. Significant regional variation exists for antireflux surgery across Ontario, suggesting that its appropriate role in the management of GERD remains ill-defined.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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