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Enregistrement W3160921113 · doi:10.1177/08404704211012027

Low-acuity emergency department use among patients in different primary care models in Hamilton and Ontario

2021· article· en· W3160921113 sur OpenAlexafffundabout
Olivia Ly, David Price, Refik Saskin, Michelle Howard

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésCapitationEmergency departmentPrimary careEquity (law)MedicineFamily medicineHealth careNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jurisdictions such as Hamilton, Ontario, where most primary care practices participate in patient enrolment models with enhanced after-hours access, may demonstrate overall improved health equity outcomes. Non-urgent Emergency Department (ED) use has been suggested as an indicator of primary care access; however, the impact of primary care access on ED use is uncertain and likely varies by patient and contextual factors. This population-based, retrospective study investigated whether or not different primary care models were associated with different rates of non-urgent ED visits in Hamilton, a city with relatively high neighbourhood marginalization, compared to the rest of Ontario from 2014/2015 to 2017/2018. In Ontario, enrolment capitation-based practices had more non-urgent ED visits than non-enrolment fee-for-service practices. In Hamilton, where most of the city's family physicians are in enrolment capitation-based practices, differences between models were minimal. The influence of primary care reforms may differ depending on how they are distributed within regions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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