Provision of Dermatologic Care in a Universal Health Care System: A 17-Year Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited data is available on the burden of dermatologic disease including disease distribution and providers of care. Research is needed to facilitate health care planning and improve patient care. OBJECTIVES: To investigate the demographics and economics of the provision of dermatologic care in a universal health care system from fiscal year 2000 to 2016. METHODS: A retrospective population-based analysis was performed on physician billing claims for dermatologic conditions from April 1, 2000 to March 31, 2017. Data came from the province of Ontario's universal health care plan claims records accessed through IntelliHealth. RESULTS: Dermatologic claims made up 3.6% of all physician claims, with a 20% increase seen over time. The cost of dermatologic claims increased by 70% between fiscal 2000 and 2016, with the average cost per claim increasing by 41%. However, the cost of dermatologic claims as a percentage of all health care claims experienced a decline from 3.5% in fiscal 2000 to 2.8% in fiscal 2016. Over the study period, family physicians submitted 56% to 62% of dermatologic claims, dermatologists 24% to 29%, pediatricians 3% to 4%, and internists 1%. Overall, internists billed the highest average cost per dermatologic claim ranging from $39 in 2000 to $60 in 2016, followed by pediatricians at $33 to $58, dermatologists at $28 to $39, and family physicians at $23 to $30. CONCLUSIONS: The demographic and economic burden of dermatologic disease is changing over time, with implications for health care planning, advancing medical education, and patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».