Comparison and Impact of Four Different Methodologies for Identification of Ambulatory Care Sensitive Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Ambulatory care sensitive conditions (ACSCs) are conditions for which hospitalizations are thought to be avoidable if effective and accessible primary health care is available. However, to define which conditions are considered ACSCs, there is a considerable number of different lists. Our aim was to compare the impact of using different ACSC lists considering mainland Portugal hospitalizations. A retrospective study with inpatient data from Portuguese public hospital discharges between 2011 and 2015 was conducted. Four ACSC list sources were considered: Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), Canadian Institute for Health Information (CIHI), the Victorian Ambulatory Care Sensitive Conditions study, and Sarmento et al. Age-sex-adjusted rates of ACSCs were calculated by district (hospitalizations per 100,000 inhabitants). Spearman's rho, the intraclass correlation coefficient (ICC), the information-based measure of disagreement (IBMD), and Bland and Altman plots were computed. Results showed that by applying the four lists, different age-sex-adjusted rates are obtained. However, the lists that seemed to demonstrate greater agreement and consistency were the list proposed by Sarmento et al. compared to AHRQ and the AHRQ method compared to the Victorian list. It is important to state that we should compare comparable indicators and ACSC lists cannot be used interchangeably.
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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 | 0,111 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».