Impact of the COVID-19 Pandemic on Manual Therapy Service Utilization within the Australian Private Healthcare Setting
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has impacted a wide range of health services. This study aimed to quantify the impact of the COVID-19 pandemic on manual therapy service utilization within the Australian private healthcare setting during the first half of 2020. Quarterly data regarding the number and total cost of services provided were extracted for each manual therapy profession (i.e., chiropractic, osteopathy, and physiotherapy) for the period January 2015 to June 2020 from the Australian Prudential Regulation Authority. Time series forecasting methods were used to estimate absolute and relative differences between the forecasted and observed values of service utilization. An estimated 1.3 million (13.2%) fewer manual therapy services, with a total cost of AUD 84 million, were provided within the Australian private healthcare setting during the first half of 2020. Reduction in service utilization was considerably larger in the second quarter (21.7%) than in the first quarter (5.7%), and was larger in physiotherapy (20.6%) and osteopathy (12.7%) than in chiropractic (5.2%). The impact varied across states and territories, with the largest reductions in service utilization observed in New South Wales (17.5%), Australian Capital Territory (16.3%), and Victoria (16.2%). The COVID-19 pandemic has had a profound impact on manual therapy service utilization in Australia. The magnitude of the decline in service utilization varied considerably across professions and locations. The long-term consequences of this decline in manual therapy utilization remain to be determined.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».