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Enregistrement W2328431583 · doi:10.9778/cmajo.20140128

Representativeness of patients and providers in the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network: a cross-sectional study

2016· article· en· W2328431583 sur OpenAlexaffvenueabout
John Queenan, Tyler Williamson, Shahriar Khan, Neil Drummond, Stephanie Garies, R. Morkem, Richard Birtwhistle

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRepresentativeness heuristicCensusFamily medicinePrimary careCross-sectional studyPopulationSample (material)DemographyEnvironmental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) has established a national repository of primary care patient health data that is used for both surveillance and research. Our main objective was to determine how representative the data for patients and primary care practitioners in the CPCSSN are when compared with the Canadian population. METHODS: In this cross-sectional study, we compared the 2013 CPCSSN patient sample with age and sex information from the 2011 census. The CPCSSN provider sample in 2013 was compared with the 2013 National Physician Survey. Results were stratified by 5 clinically relevant age categories and sex, and male-to-female ratios were calculated. RESULTS: Patients who were 65 years of age and older represented 20.4% of the CPCSSN sample but only represented 14.8% of the Canadian population (2011 census). Among young adults (20-39 yr), 39.3% fewer men than women visited their primary care practitioner within 2 years. CPCSSN sample practitioners were more likely to be under 45 years of age, more likely to be female and more likely to be in an academic practice. INTERPRETATION: It is important to consider adjusting for age and sex when using CPCSSN data. CPCSSN practitioners are likely not representative of family physicians; therefore, CPCSSN needs to recruit more nonacademic practices, community clinics and practices that have a larger proportion of male providers.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations129
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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