Health service utilization in IBD: comparison of self-report and administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The reliability of self-report regarding health care utilization in inflammatory bowel disease (IBD) is unknown. If proven reliable, it could help justify self-report as a means of determining health care utilization and associated costs. METHODS: The Manitoba IBD Cohort Study is a population-based longitudinal study of participants diagnosed within 7 years of enrollment. Health care utilization was assessed through standardized interview. Participants (n = 352) reported the total number of nights hospitalized, frequency of physician contacts in the prior 12 months and whether the medical contacts were for IBD-related reasons or not. Reports of recent antibiotic use were also recorded. Actual utilization was drawn from the administrative database of Manitoba Health, the single comprehensive provincial health insurer. RESULTS: According to the administrative data, 15% of respondents had an overnight hospitalization, while 10% had an IBD-related hospitalization. Self-report concordance was highly sensitive (92%; 82%) and specific (96%; 97%, respectively). 97% of participants had contact with a physician in the previous year, and 69% had IBD-related visits. Physician visits were significantly under-reported and there was a trend to over-report the number of nights in hospital. CONCLUSIONS: Self-report data can be helpful in evaluating health service utilization, provided that the researcher is aware of the systematic sources of bias. Outpatient visits are well identified by self-report. The discordance for the type of outpatient visit may be either a weakness of self-report or a flaw in diagnosis coding of the administrative data. If administrative data are not available, self-report information may be a cost-effective alternative, particularly for hospitalizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».