Healthcare use by children and young adults with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To link routinely collected health data to a cerebral palsy (CP) register in order to enable analysis of healthcare use by severity of CP. METHOD: The Northern Ireland Cerebral Palsy Register was linked to hospital data. Data for those on the CP register born between 1st January 1981 and 31st December 2009 and alive in 2004 were extracted, forming a CP cohort (n=1684; 57% males, 43% females; aged 0-24y). Frequencies of healthcare events, and the reasons for them, were reported according to CP severity and compared with those without CP who had had at least one hospital attendance in Northern Ireland within the study period. RESULTS: Cases of CP represented 0.3% of the Northern Ireland population aged 0 to 24 years but accounted for 1.6% of hospital admissions and 1.6% of outpatient appointments. They had higher rates of elective admissions and multi-day hospital stays than the general population. Respiratory conditions were the most common reason for emergency admissions. Those with most severe CP were 10 times more likely to be admitted, and four times more likely to attend outpatients, than those with mild CP. INTERPRETATION: Linkage between a register and routinely collected healthcare data provided a confirmed cohort of cases of CP that was sufficiently detailed to analyse healthcare use by disease severity.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».