Notice bibliographique
Résumé
data described so far, and then adjusting for the mixture of factors just mentioned – including chronic disease prevalence, and risk factors including smoking and obesity, is shown by the next steepest line. These statistical adjustments reduce the 90th to 10th percentile regional hospitalization ratio a bit more, down to 2.0. Finally, there are further, albeit more distal, socio-economic health determinants which might also account for some of these large differences in hospitalization rates across health regions in Canada. To account for this, the least steep line incorporates further statistical adjustments for these socioeconomic status (SES) factors – including income, education, race, and immigration status. The 90 – 10 hospitalization ratio now declines further from 2.0 to 1.7. Interestingly, this last adjustment has about the same impact as the first two sets of adjustments combined – age and sex, and illness, risk factors and other health care use. Compared to the early 1990s when the idea of the social determinants of health having a major role in understanding why some people are healthy and others not6 was still a contested academic curiosum, it is now widely accepted. The results in this graph clearly reinforce this substantive point. But after almost two decades of discussion and effort, it still has not penetrated to the structure of Canada’s health information to any substantial degree. Chart 1 required major, special efforts, and these kinds of data are not routinely produced. Moreover, these statistical adjustments do not make the wide variations in hospitalization rates go away. Indeed, we may have over-adjusted. So there must be an important range of other factors – presently unknown – driving such large variations in utilization of one of the most expensive parts of Canada’s health care sector. Similar analysis in the United States using their national Medicare data clearly indicated that the observed 3:1 small area variations indicated major inefficiencies, and these results have been central to their recent health care reforms (Fisher et al., 2003; Gawande, 2009; Gawande
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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 | 0,014 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,030 |
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 ».