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Enregistrement W2153528008 · doi:10.5539/gjhs.v7n5p96

Provider Visits for Asthma: Potential Barriers for Insured Children

2015· article· en· W2153528008 sur OpenAlexvenueno aff
Amber M. Goedken, Julie M. Urmie, Linnea A. Polgreen

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicineMedical Expenditure Panel SurveyFamily medicineCross-sectional studyPanel surveyHealth insurancePediatricsHealth careDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The barriers to provider visits for asthma in insured children are not well understood. Our objective was to examine the relationship between parent, family, and child attributes and asthma visits in insured children. METHODS: This retrospective, cross-sectional analysis of 2007 Medical Expenditure Panel Survey-Household Component data included insured children 0-17 years old reported to have active asthma. We summed the number of provider visits during which asthma was treated or diagnosed to represent the frequency of asthma visits during the year. Probit models were used to estimate the relationship between parent, family, and child attributes and asthma visits. RESULTS: Seventy percent of the 542 children did not have an asthma visit during the year. Children with parents employed full time were 16 percentage points less likely to have an asthma visit than children whose parents were not working (P=.01). CONCLUSION: Many insured children go more than a year without seeing a provider for their asthma, signaling that insurance is not sufficient to guarantee children will receive asthma monitoring. The attributes related to asthma visits suggest potential barriers that providers might want to consider to increase participation in asthma visits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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