Effect of primary health care reforms in the province of Newfoundland and Labrador: Interrupted time-series analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effects of primary health care (PHC) reforms in the Canadian province of Newfoundland and Labrador on ambulatory care-sensitive (ACS) hospitalization rates and mortality. DESIGN: Interrupted time-series analysis of administrative data. SETTING: All communities in the province of Newfoundland and Labrador were divided into 3 groups: rural reform (n = 69 143), rural nonreform (n = 228 914), and urban nonreform (n = 197 012). No urban communities introduced PHC reforms. PARTICIPANTS: All residents of the province who held a valid health card and did not change their address during the 2001-2009 study period were included. Individuals were assigned to 1 of the 3 study groups based on community of residence. MAIN OUTCOME MEASURES: Hospitalization rates for ACS conditions, hospitalization rates for control conditions, and ACS-related mortality were compared using interrupted time-series models. RESULTS: < .01). CONCLUSION: Primary health care reforms in Newfoundland and Labrador had no observed effect on ACS hospitalization rates, but a potential effect might have been masked by a decreasing trend that preceded the introduction of reforms. The increase in mortality rates that was reversed after the introduction of reforms cannot be attributed to the reforms because it occurred in all studied populations including those that did not introduce reforms.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».