Notice bibliographique
Résumé
Letters20 January 2004Implications of Regional Differences in SpendingRudy Fernandes, BSc (Hon)Rudy Fernandes, BSc (Hon)From Mississauga, Ontario L4W 2G6, Canada.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-140-2-200401200-00021 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR:The recent articles by Fisher and colleagues (1, 2) highlighting the implications of regional variations in Medicare spending have added to our understanding of the importance of effective medical spending. The authors should be applauded for challenging the general assumption that additional spending on health services will necessarily provide important health benefits.It is interesting to note that these findings seem to complement a Canadian study by Zelder (3), which found that regions with higher overall government health spending per capita had no effect on reducing patient waiting times. However, the Zelder study did note that the ...References1. Fisher ES, Wennberg DE, Stukel TA, Gottlieb DJ, Lucas FL, Pinder EL. The implications of regional variations in Medicare spending. Part 1: the content, quality, and accessibility of care. Ann Intern Med. 2003;138:273-87. [PMID: 12585825] LinkGoogle Scholar2. Fisher ES, Wennberg DE, Stukel TA, Gottlieb DJ, Lucas FL, Pinder EL. The implications of regional variations in Medicare spending. Part 2: health outcomes and satisfaction with care. Ann Intern Med. 2003;138:288-98. [PMID: 12585826] LinkGoogle Scholar3. Zelder M. Fraser Forum, Canada, 2003. Google Scholar4. Michaud CM, Murray CJ, Bloom BR. Burden of disease—implications for future research. JAMA. 2001;285:535-9. [PMID: 11176854] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: From Mississauga, Ontario L4W 2G6, Canada. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoThe Implications of Regional Variations in Medicare Spending. Part 1: The Content, Quality, and Accessibility of Care Elliott S. Fisher , David E. Wennberg , Thrse A. Stukel , Daniel J. Gottlieb , F. L. Lucas , and Étoile L. Pinder The Implications of Regional Variations in Medicare Spending. Part 2: Health Outcomes and Satisfaction with Care Elliott S. Fisher , David E. Wennberg , Thrse A. Stukel , Daniel J. Gottlieb , F. L. Lucas , and Étoile L. Pinder Implications of Regional Differences in Spending George L. Weber Implications of Regional Differences in Spending Hyman Gaylis Implications of Regional Differences in Spending Franklin Gaylis Implications of Regional Differences in Spending Elliott S. Fisher , Dan Gottlieb , and David Wennberg Implications of Regional Differences in Spending Rudolph J. Mueller Implications of Regional Differences in Spending Barry Kisloff Implications of Regional Differences in Spending Howard A. Levin Metrics 20 January 2004Volume 140, Issue 2Page: 146-147KeywordsAge groupsDrugsForecastingHealth careMedical servicesMedicare ePublished: 20 January 2004 Issue Published: 20 January 2004 CopyrightCopyright © 2004 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF DownloadLoading ...
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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 | 0,006 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».