Morbidity Patterns in Primary Care in Hong Kong: Protocol for a Practice-Based Morbidity Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up-to-date and accurate information about the health problems encountered by primary care doctors is essential to understanding the morbidity pattern of the community to better inform health care policy and practice. Morbidity surveys of doctors allow documentation of actual consultations, reflecting the patient's reason for seeking care as well as the doctor's diagnostic interpretation of the illness and management approach. Such surveys are particularly critical in the absence of a centralized primary care electronic medical record database. OBJECTIVE: With the changing sociodemographic profile of the population and implementation of health care initiatives in the past 10 years, the aim of this study is to determine the morbidity and management patterns in Hong Kong primary care during a pandemic and compare the results with the last survey conducted in 2007-2008. METHODS: This will be a prospective, practice-based survey of Hong Kong primary care doctors. Participants will be recruited by convenience and targeted sampling from both public and private sectors. Participating doctors will record the health problems and corresponding management activities for consecutive patient encounters during one designated week in each season of the year. Coding of health problems will follow the International Classification of Primary Care, Second Edition. Descriptive statistics will be used to calculate the prevalence of health problems and diseases as well as the rates of management activities (referral, investigation, prescription, preventive care). Nonlinear mixed effects models will assess the differences between the private and public sectors as well as factors associated with morbidity and management patterns in primary care. RESULTS: The data collection will last from March 1, 2021, to August 31, 2022. As of April 2022, 176 doctor-weeks of data have been collected. CONCLUSIONS: The results will provide information about the health of the community and inform the planning and allocation of health care resources. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04736992; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04736992. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/37334.
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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 | 0,020 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».