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Enregistrement W3214521894 · doi:10.2196/33512

Regional Utilization of Preventive Services in the 55-Plus Age Group: Protocol for a Mixed Methods Study

2021· article· en· W3214521894 sur OpenAlexvenueno aff
Ilona Hrudey, Annemarie Minow, Svenja Walter, Stefanie March, Enno Swart, Christoph Stallmann

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésPreventive careGermanMedicineHealth careHealth servicesEnvironmental healthPopulationAge groupsGerontologyPreventive healthcareFamily medicineDemographyPublic healthGeographyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Germany, the proportion of people with chronic diseases and multimorbidity is increasing. To counteract the emergence and worsening of age-related conditions, there is a need for preventive care structures and measures. The preventive services that are financed by statutory health insurance (SHI; eg, vaccinations, cancer screening) are only used by part of the German population. There are no current findings about the utilization of these services by older adults in the eastern German federal state of Saxony-Anhalt, which is particularly strongly affected by demographic change. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate the actual utilization and determinants of, reasons for, and barriers to utilization of preventive services financed by the SHI in Saxony-Anhalt in the 55-plus age group. METHODS: In this study, a convergent mixed methods design is used. The actual use of preventive services will be shown by means of (1) a claims data analysis looking at data on statutory outpatient medical care from both the Central Research Institute of Ambulatory Health Care in Germany (Zi) and the Association of Statutory Health Insurance Dentists in Saxony-Anhalt (KZV LSA). The determinants, attitudes, and behaviors associated with use will be analyzed through (2) a cross-sectional survey as well as (3) qualitative data from semistructured interviews with residents of Saxony-Anhalt and from focus group discussions with physicians. (4) A stock take and systematic evaluation of digitally available informational material on colorectal cancer screening, by way of example, provides an insight into the information available as well as its quality. The conceptual framework of the study is the behavioral model of health services use by Andersen et al (last modified in 2014). RESULTS: (1) The Zi and KZV LSA are currently preparing the requested claims data. (2) The survey was carried out from April 2021 to June 2021 in 2 urban and 2 rural municipalities (encompassing a small town and surrounding area) in Saxony-Anhalt. In total, 3665 people were contacted, with a response rate of 25.84% (n=954). (3) For the semistructured interviews, 18 participants from the 4 different study regions were recruited in the same period. A total of 4 general practitioners and 3 medical specialists participated in 2 focus group discussions. (4) For the systematic evaluation of existing informational material on colorectal cancer screening, 37 different informational materials were identified on the websites of 16 health care actors. CONCLUSIONS: This study will provide current and reliable data on the use of preventive services in the 55-plus age group in Saxony-Anhalt. It will yield insights into the determinants, reasons, and barriers associated with their utilization. The results will reveal the potential for preventive measures and enable concrete recommendations for action for the target population of the study. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00024059; https://www.drks.de/drks_web/navigate.do?navigationId=trial.HTML&TRIAL_ID=DRKS00024059. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/33512.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,010

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 Opus0,736
Tête enseignante GPT0,762
Écart entre enseignants0,026 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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