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Enregistrement W2959688822 · doi:10.12927/hcpol.2019.25855

The Impact of the Ontario Fertility Program on Duplicate Fertility Consultations

2019· article· fr· W2959688822 sur OpenAlexaffvenueabout
Angela Assal, Claire Jones, Tamas Gotz, Baiju R. Shah

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Établissements canadiensSinai Health SystemInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityDemographyPolitical scienceSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The Ontario Fertility Program (OFP) funds 5,000 annual in vitro fertilization (IVF) cycles. We hypothesized that after introduction of the OFP, there would be an increase in duplicate infertility consultations by patients attempting to increase chances at obtaining publicly funded IVF through enlisting at multiple fertility clinics. Methods: This retrospective observational study included women eligible for healthcare services in Ontario from 2014 to 2016 and compared infertility consultations pre- and post-initiation of the OFP. Results: Post-OFP, the average number of consultations per patient and the proportion of patients with more than one consult increased (1.04 vs. 1.05, p = 0.015 and 3.8% vs. 4.2%, p = 0.027, respectively). Total consultations for infertility increased from 24,565 to 27,714 post-OFP. The OFP had the largest impact in the Greater Toronto Area (GTA). Conclusion: The OFP resulted in a statistically significant increase in duplicate consultations, although unlikely to be of clinical relevance. The disproportionate impact seen in the GTA highlights the inequitable access to fertility care in Ontario.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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