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Enregistrement W3153180349 · doi:10.2147/opto.s303087

The Effect of Government-Uninsured Optometric Services on the Use of Primary Care Providers

2021· article· en· W3153180349 sur OpenAlexafffundabout
William Jeon, Graham E. Trope, Yvonne M. Buys, Richard Wedge, Sherif El-Defrawy, Qi-Sheng Chen, Ya-Ping Jin

Notice bibliographique

RevueClinical Optometry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Ocular and Foreign Body Injuries
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésGovernment (linguistics)MedicineFamily medicineConfidence intervalEye carePrimary careOptometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Eye care in many countries is provided by optometrists, ophthalmologists, primary care providers (PCPs, including family physicians and pediatricians) and emergency department (ED) physicians. In the province of Prince Edward Island (PEI), Canada, optometric services are not government-insured, while services provided by other eye care providers are government-insured. Clinics of optometrists, PCPs and ED physicians are widely distributed across the island. Clinics of ophthalmologists however are concentrated in the capital city Charlottetown. PURPOSE: To investigate if more patients visited government-insured PCPs and EDs for eye care when local optometric services are government-uninsured and government-insured ophthalmologists are potentially distant. METHODS: From PEI physician billing database, we identified all patients with an ocular diagnosis from 2010-2012 using International Classification of Diseases, 9th Revision (ICD-9) codes. The utilization of government-insured PCPs and EDs in five geographical regions was assessed utilizing patients' residential postal code. Of the five regions, Prince was the region farthest from the capital Charlottetown. RESULTS: Compared to utilization of government-insured PCPs for ocular diagnoses in Charlottetown (13.5% in 2010, 95% confidence interval [CI] 12.9-14.0%), the utilization in Prince (22.4% in 2010, 95% CI 21.7-23.1%) was nearly double (p<0.05). The utilization of ED physicians for ocular diagnoses was similarly double in Prince (8.8%, 95% CI 8.3-9.3%) versus Charlottetown (4.1%, 95% CI 3.8-4.5%). The utilization of ophthalmologists however was significantly lower in Prince (43%, 95% CI 41.4-42.9%) versus Charlottetown (56.3%, 95% CI 55.6-57.1%). Similar trends remained throughout 2010-2012. CONCLUSION: When optometric services are government-uninsured and government-insured ophthalmologist services are geographically distant, ocular patients utilized PCPs and ED physicians more frequently. Due to different levels of training and available equipment for eye examinations among PCPs, ED physicians and optometrists, the quality of eye care and cost-effectiveness of increased use of PCPs and ED physicians for ocular management warrant further investigation. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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