LONG-TERM HEALTHCARE UTILISATION AMONG CHILDREN WITH MAJOR CHRONIC CONDITIONS: A LARGE POPULATION-BASED COHORT STUDY, ONTARIO 1993–2004
Notice bibliographique
Résumé
By improving survival among children diagnosed with major diseases, evaluating the impact of these conditions on children, their healthcare utilisation and the healthcare system is becoming more and more important. These children live with disabling consequences of their diseases, treatment for their conditions, or disabilities, which put them in a specific position with respect to their healthcare needs. Children from poor families represent a greater share of ill health. Improving and providing greater equity in health coverage could greatly reduce health disparities. Our main objectives are to evaluate the socioeconomic determinants and pattern of health services utilisation; specifically, where they receive their access to specialists, specialised referral centres and continuity of care among children diagnosed with major chronic conditions (MCC). Among all children born in Ontario during 1993–2004, children diagnosed with MCC and with major birth defects (MBD) were identified. Healthy children and those born with very low birth weight (LBW) were used as controls. They were followed till the end of 2007 and data on hospitalisation, physician visits and emergency room visits were collected. Among 1 604 000 children born in Ontario, 7200 diagnosed with MCC, 112 000 with MBD, 8400 with LBW and 1 409 000 healthy children were identified. The incidence rate of MCC among children from low income areas was 15% higher than the rate in wealthy areas (4.7/1000 vs 4.1/1000). Similar results were found for MBD (relative risk (RR) 1.21) and LBW (RR 1.32). The early results of this ongoing cohort study, including trend over time for hospitalisations, physicians and emergency room visits, will be presented.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».