Measuring Resource Utilization
Notice bibliographique
Résumé
A variety of methods may be used to obtain costing data. Although administrative data are most commonly used, the data available in these datasets are often limited. An alternative method of obtaining costing is through self-reported questionnaires. Currently, there are no systematic reviews that summarize self-reported resource utilization instruments from the published literature.The aim of the study was to identify validated self-report healthcare resource use instruments and to map their attributes.A systematic review was conducted. The search identified articles using terms like "healthcare utilization" and "questionnaire." All abstracts and full texts were considered in duplicate. For inclusion, studies had to assess the validity of a self-reported resource use questionnaire, to report original data, include adult populations, and the questionnaire had to be publically available. Data such as type of resource utilization assessed by each questionnaire, and validation findings were extracted from each study.In all, 2343 unique citations were retrieved; 2297 were excluded during abstract review. Forty-six studies were reviewed in full text, and 15 studies were included in this systematic review. Six assessed resource utilization of patients with chronic conditions; 5 assessed mental health service utilization; 3 assessed resource utilization by a general population; and 1 assessed utilization in older populations. The most frequently measured resources included visits to general practitioners and inpatient stays; nonmedical resources were least frequently measured. Self-reported questionnaires on resource utilization had good agreement with administrative data, although, visits to general practitioners, outpatient days, and nurse visits had poorer agreement.Self-reported questionnaires are a valid method of collecting data on healthcare resource utilization.
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 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 | 0,025 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».