A General Method for Identifying Excess Revisit Rates: The Case of Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a description and application of a novel methodology for comparing actual to expected visit rates at the physician level (controlling for patient characteristics) that could be employed in healthcare monitoring and management. DATA SOURCES/STUDY SETTING: Two fiscal years (1997/1998 and 1998/1999) of health utilization data extracted from linked administrative data sets on a population-based cohort of 13,688 patients (aged 25+ with hypertension) involving 157 physicians. STUDY DESIGN: We re-analyzed data from a previously published retrospective cohort study to develop and apply a new methodology for identifying higher or lower than expected physician visit rates for hypertension. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: We matched each study physician's hypertensive patients on the basis of age, sex, income and co-morbidity to an equal number of control patients drawn from the cohort. We then compared visit rates between the actual practice and the matched control practice. PRINCIPAL FINDINGS: Although the correlation between the visit rates of the two groups of practices was high (r=.87), there were notable differences in rates, suggesting substantial discretionary practice among physicians. CONCLUSIONS: The methodology outlined in this paper provides a basis for identifying variations in visit levels related to discretionary practice patterns and patient preferences. Deviation from expected visit rates provides a potentially useful measure for performance feedback and quality improvement activities.
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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 | 0,033 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».