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Enregistrement W2806373756 · doi:10.1186/s12913-018-3084-z

Does specialist physician supply affect pediatric asthma health outcomes?

2018· article· en· W2806373756 sur OpenAlexafffundabout
Guido Filler, Erik Bourdon, Sarah Ann Jones, Laurentiu Givelichian, Cheryl R. Greenberg, Jason Gilliland, Marion Williams, Elaine Orrbine, Bruno Piedbœuf

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensCanadian Paediatric SocietyUniversity of ManitobaUniversité LavalUniversity of SaskatchewanCanadian Institute for Health InformationChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesLawson Health Research Institute
Mots-clésMedicineAsthmaWorkforcePublic healthFamily medicinePopulationCohortDemographyHealth administrationPediatricsEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pediatrician and pediatric subspecialist density varies substantially among the various Canadian provinces, as well as among various states in the US. It is unknown whether this variability impacts health outcomes. To study this knowledge gap, we evaluated pediatric asthma admission rates within the 2 Canadian provinces of Manitoba and Saskatchewan, which have similarly sized pediatric populations and substantially different physician densities. METHODS: This was a retrospective cross-sectional cohort study. Health regions defined by the provincial governments, have, in turn, been classified into "peer groups" by Statistics Canada, on the basis of common socio-economic characteristics and socio-demographic determinants of health. To study the relationship between the distribution of the pediatric workforce and health outcomes in Canadian children, asthma admission rates within comparable peer group regions in both provinces were examined by combining multiple national and provincial health databases. We generated physician density maps for general practitioners, and general pediatricians practicing in Manitoba and Saskatchewan in 2011. RESULTS: At the provincial level, Manitoba had 48.6 pediatricians/100,000 child population, compared to 23.5/100,000 in Saskatchewan. There were 3.1 pediatric asthma specialists/100,000 child population in Manitoba and 1.4/100,000 in Saskatchewan. Among peer-group A, the differences were even more striking. A significantly higher number of patients were admitted in Saskatchewan (590.3/100,000 children) compared to Manitoba (309.3/100,000, p < 0.0001). CONCLUSIONS: Saskatchewan, which has a lower pediatrician and pediatric asthma specialist supply, had a higher asthma admission rate than Manitoba. Our data suggest that there is an inverse relationship between asthma admissions and pediatrician and asthma specialist supply.

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)0,008
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 enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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