MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2726245389 · doi:10.1093/geroni/igx004.3814

HEALTH CARE OUTCOMES FOR PEOPLE WITH MULTIPLE CHRONIC CONDITIONS IN ONTARIO, CANADA

2017· article· en· W2726245389 sur OpenAlexaffabout
Walter P. Wodchis, Andrea Gruneir, Kednapa Thavorn, Natasha E. Lane, Anna Koné, Susan E. Bronskill, Colleen J. Maxwell

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensLakehead UniversityOttawa HospitalUniversity of AlbertaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple Chronic ConditionsMedicineChronic conditionChronic diseaseHealth careChronic careGerontologyPopulationOlder peopleDemographyEnvironmental healthIntensive care medicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This presentation will summarize evidence arising from a multi-year population-based study of over 6 Million people in Ontario, Canada who have one of 17 common chronic conditions, and particularly the more than 2.5 Million individuals with multiple chronic conditions. Aside from the expected increases in health care utilization, adverse outcomes and health care costs associated with an increasing number of conditions, the results highlight several novel insights. For example: there are very few patterns of clustering of multiple chronic conditions; the increasing effect of additional conditions on health care use is attenuated for those aged 65 or over; the gradient in mortality associated with socio-economic status is not apparent after controlling for the number of chronic conditions that a person has. Results also indicate modifiable factors: having greater than median continuity of care was equivalent to having one less chronic condition in terms of hospitalization outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInnovation in Aging→Même sujetFood Security and Health in Diverse Populations→Travaux en français237 207→