Delisted routine eye examinations for nonrefractive eye conditions: a comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2004, Ontario delisted routine eye examinations for people aged 20–64 years, potentially encouraging patients seeking eye care to visit government-insured primary care providers (PCPs) rather than optometrists whose services had been deinsured. We investigated if utilization of PCP services for nonrefractive eye conditions increased after 2004 among Ontarians who were affected by the delisting. Methods: We conducted a comparative analysis of the utilization of PCP services for nonrefractive eye conditions in Ontario using administrative data from 2000 to 2014. We included participants without a visit to government-insured optometrists or ophthalmologists in the year before the study year; we excluded participants with existing diabetes. Changes in utilization before and after delisting were statistically assessed using segmented regression analysis in subgroups stratified by age, sex, rurality and neighbourhood income. Results: A significant increase in utilization of PCP services for nonrefractive ocular diagnoses after 2004 was documented among people affected by the delisting: 17.8% (95% confidence interval [CI] 17.0% to 18.7%) for people aged 20–39 years and 11.6% (95% CI 10.6% to 12.5%) for people aged 40–64 years. This corresponds to an increase in the number of patients who visited PCPs for nonrefractive ocular diagnoses of 10 690 (95% CI 321 to 21 059) for people aged 20–39 years and 20 682 (95% CI −94 to 41 457) for people aged 40–64 years. Among people aged 65 years and older (an age group not affected by the delisting), utilization of PCP services for nonrefractive ocular diagnoses was stable (p = 0.95) throughout the study period. Changes in utilization of PCP services for nonocular diagnoses were nonsignificant among people aged 0–19, 40–64 and 65 years and older. Interpretation: After delisting, utilization of the services of government-funded PCPs for nonrefractive ocular diagnoses significantly increased among Ontarians affected by the delisting. The impact on ocular outcomes and the cost-effectiveness of increased use of PCPs for ocular management warrants further investigation and policy-makers’ consideration.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».