Patient clustering in primary care settings
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether neighbours who share the same family physicians have better cardiovascular and health care outcomes. Design Retrospective cohort study using administrative health databases. Setting Ontario. Participants The study population included 2,690,482 adult patients cared for by 1710 family physicians. Interventions Adult residents of Ontario were linked to their family physicians and the geographic distance between patients in the same panel or list was calculated. Using distance between patients within a panel to stratify physicians into quintiles of panel proximity, physicians and patients from close-proximity practices were compared with those from more-distant-proximity practices. Age- and sex-standardized incidence rates and hazard ratios from cause-specific hazards regression models were determined. Main outcome measures The occurrence of a major cardiovascular event during a 5-year follow-up period (2008 to 2012). Results Patients of panels in the closest-proximity quintile lived an average of 3.9 km from the 10 closest patients in their panel compared with 12.4 km for the 10 closest patients of panels in the distant-proximity quintile. After adjusting for various patient and physician characteristics, patients in the most-distant-proximity practices had a 24% higher rate of cardiovascular events (adjusted hazard ratio=1.24 [95% CI 1.20 to 1.28], P<.001) than patients in the closest-proximity practices. Age- and sex-standardized all-cause mortality and total per patient health care costs were also lowest in the closest-proximity quintile. In sensitivity analyses restricted to large urban communities and to White long-term residents, results were similar. Conclusion The better cardiovascular outcomes observed in close-proximity panels may be related to a previously unrecognized mechanism of social connectedness that extends the effectiveness of primary care practitioners.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».