Factors Associated with Re-Visiting and Switching Clinics Among Adults with Upper Respiratory Infection Symptoms in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: The frequency of service utilization for the outpatient visits for upper respiratory infection symptoms in Taiwan was higher than that in the US or in Canada. However, the reasons for the frequent use of primary care among Taiwanese adults remain unclear. Objectives: To investigate the person-based patterns and to explore the related factors of re-visiting and switching clinics among adults with upper respiratory infection symptoms in Taiwan. Methodology: We obtained the national represented data from 2001 National Health Interview Survey in Taiwan. The 4,536 adults aged 18 and above, who permitted to release their information of the National Health Insurance Research Database and visited clinics for upper respiratory infection symptoms in 2001 were included in this study. Re-visiting clinics was defined as visiting clinics more than one time within 8 days after the first visit. Switching clinics was defined as visiting different clinics within 8 days after the first visit for upper respiratory infection symptoms. We used cumulative logit model to analyze the related factors of re-visiting and switching clinics. Results: In 2001, 1,322 (29.14%) adults re-visited clinics, and 276 (6.08%) adults switched clinics for upper respiratory infection symptoms. Among those who re-visited clinics, 185 (13.99%) adults had more than four episodes during the period. After controlling the number of clinic visits for upper respiratory infection symptoms and the state of chronic disease, women and adults with higher income were more likely to re-visit clinics. Those with poorly-perceived health were more likely to switch clinics. Conclusions: Taiwanese adults did visit clinics more than one time within one course of upper respiratory infection, and some of them switched clinics within one course. Related factors included not only demographic characteristics (gender, age, and income level), but also self-perceived health. To reduce unnecessary utilization of medical resources, we suggest encouraging home care and self-management and designing intervention strategies for the risk group.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».