The supply of physicians and care for breast cancer in Ontario and California, 1998 to 2006.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We examined the differential effects of the supply of physicians on care for breast cancer in Ontario and California. We then used criteria for optimum care for breast cancer to estimate the regional needs for the supply of physicians. METHODS: Ontario and California registries provided 951 and 984 instances of breast cancer diagnosed between 1998 and 2000 and followed until 2006. These cohorts were joined with the supply of county-level primary care physicians (PCPs) and specialists in cancer care and compared on care for breast cancer. RESULTS: Significant protective PCP thresholds (7.75 to = 8.25 PCPs per 10 000 inhabitants) were observed for breast cancer diagnosis (odds ratio [OR] 1.62), receipt of adjuvant radiotherapy (OR 1.64) and 5-year survival (OR 1.87) in Ontario, but not in California. The number of physicians seemed adequate to optimize care for breast cancer across diverse places in California and in most Ontario locations. However, there was an estimated need for 550 more PCPs and 200 more obstetrician-gynecologists in Ontario's rural and small urban areas. We estimated gross physician surpluses for Ontario's 2 largest cities. CONCLUSION: Policies are needed to functionally redistribute primary care and specialist physicians. Merely increasing the supply of physicians is unlikely to positively affect the health of Ontarians.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».