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Enregistrement W2773612642 · doi:10.1136/bmjopen-2017-016758

Healthcare resource availability and cardiovascular health in the USA

2017· article· en· W2773612642 sur OpenAlexaff
Courtney Pilkerton, Sarah Singh, Thomas K. Bias, Stephanie J. Frisbee

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePoisson regressionBehavioral Risk Factor Surveillance SystemHealth careEpidemiologyEthnic groupEnvironmental healthGerontologyDiseasePopulationPublic healthSocioeconomic statusCross-sectional studyHealth equityFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of death in the USA. Reducing the population-level burden of CVD disease will require a better understanding and support of cardiovascular health (CVH) in individuals and entire communities. The objectives for this study were to examine associations between community-level healthcare resources (HCrRes) and CVH in individuals and entire communities. SETTING: This study consisted of a retrospective, cross-sectional study design, using multivariable epidemiological analyses. PARTICIPANTS: All participants in the 2011 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) survey were examined for eligibility. CVH, defined using the American Heart Association CVH Index (CVHI), was determined using self-reported responses to 2011 BRFSS questions. Data for determining HCrRes were obtained from the Area Health Resource File. Regression analysis was performed to examine associations between healthcare resources and CVHI in communities (linear regression) and individuals (Poisson regression). RESULTS: Mean CVHI was 3.3±0.005 and was poorer in the Southeast and Appalachian regions of the USA. Supply of primary care physicians and physician assistants were positively associated with individual and community-level CVHI, while CVD specialist supply was negatively associated with CVHI. Individuals benefiting most from increased supply of primary care providers were: middle aged; female; had non-Hispanic other race/ethnicity; those with household income <$25 000/year; and those in non-urban communities with insurance coverage. CONCLUSIONS: Our results support the importance of primary care provider supply for both individual and community CVHI, though not all sociodemographic groups benefited equally from additional primary care providers. Further research should investigate policies and factors that can effectively increase primary care provider supply and influence where they practice.

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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