Challenges of using asthma admission rates as a measure of primary care quality in children: An international comparison
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To demonstrate the challenges of interpreting cross-country comparisons of paediatric asthma hospital admission rates as an indicator of primary care quality. METHODS: We used hospital administrative data from >10 million children aged 6-15 years, resident in Austria, England, Finland, Iceland, Ontario (Canada), Sweden or Victoria (Australia) between 2008 and 2015. Asthma hospital admission and emergency department (ED) attendance rates were compared between countries using Poisson regression models, adjusted for age and sex. RESULTS: Hospital admission rates for asthma per 1000 child-years varied eight-fold across jurisdictions. Admission rates were 3.5 times higher when admissions with asthma recorded as any diagnosis were considered, compared with admissions with asthma as the primary diagnosis. Iceland had the lowest asthma admission rates; however, when ED attendance rates were considered, Sweden had the lowest rate of asthma hospital contacts. CONCLUSIONS: The large variations in childhood hospital admission rates for asthma based on the whole child population reflect differing definitions, admission thresholds and underlying disease prevalence rather than primary care quality. Asthma hospital admissions among children diagnosed with asthma is a more meaningful indicator for inter-country comparisons of primary care quality.
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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 | 0,079 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».