The Impact of the Transcendental Meditation Program on Government Payments to Physicians in Quebec: An Update
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether practice of the Transcendental Meditation (TM) technique can affect medical expenses. DESIGN: The evaluation was a quasi experimental, longitudinal, cost-minimization study. SETTING: Province of Quebec, Canada. SUBJECTS: This study involved 1418 Quebec health insurance enrollees who practiced the TM technique compared with 1418 subjects who were randomly selected from enrollees of the same age, sex, and region. TM subjects had chosen to begin the technique prior to learning about and choosing to enter the study. MEASURES: This 14-year, pre- and postintervention study retrospectively assessed government payments to physicians for treating the TM and comparison groups. Other medical expense data for individuals were unavailable. Data were inflation-adjusted. For each subject, least squares regression slopes were calculated to estimate pre- and postintervention annual rates of change in payments. We compared the groups' means and 1%, 5%, and 10% trimmed means (robust estimators) of the slopes. RESULTS: Before starting meditation, the yearly rate of increase in payments between groups was not significantly different (p > .17). After commencing meditation, the TM group's mean payments declined 1% to 2% annually. The comparison group's payments increased up to 11.73% annually over 6 years. There was a 13.78% mean annual difference (p = .0017). CONCLUSIONS: The results suggest that the TM technique reduced payments to physicians between 5% and 13% annually relative to comparison subjects over 6 years. Randomized studies are recommended.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».