Analyzing Personal, Visit History, and Medical Trends in Non-Immunized Children
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Given recent outbreaks of previously eradicated diseases, an understanding of potential trends among non-immunized patients may be helpful in achieving widespread vaccination.The main objective of this study is to identify potential trends in personal data, usage of the medical system, and medical histories of non-immunized children.Methods: Retrospective chart analysis including patients aged 13 months through 8 years.Patients were split into three groups: non-immunized, non-MMR (partially immunized but not against measles, mumps, and rubella), and immunized (control).Three types of data were retrieved: personal data (age, gender, distance from family practice), No of visits in past 36 months (organized by provider and type of visit), and medical history (number of active medications and diagnoses).A t-test comparison assuming p<0.02 to be significant was used to compare mean values of groups.Where applicable, statistical tests were performed both including and excluding injection visits.Results: 1835 were included, n=22 for non-immunized, n=5 for non-MMR, n=1808 for immunized (reduced to n=180 sample cohort).No differences between were found in personal data and minimal differences were found in medical history.For visit history, control patients had significantly more total visits than non-immunized patients, both with injections excluded (63% more, p=0.0059) and included (78% more, p=0.00097).By provider, non-immunized and non-MMR patients had significantly less urgent care clinic visits than control patients (p<0.00001,p=0.0026 respectively) while only the non-immunized group had significantly less physician visits and registered nurse injection-included visits (p=0.0037,p=0.014 respectively).By type of visits, there was no significant difference in wellness visits yet both non-immunized and non-MMR patients had significantly fewer regular visits (p<0.00001,p=0.015 respectively). Conclusion:The study found non-immunized children to have fewer optional visits than immunized children suggesting that parents who disapprove of vaccination may also disapprove of medical management and intervention as a whole.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».