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Enregistrement W4311956313 · doi:10.3390/ijerph192416487

Risk Factors Associated with Preventable Hospitalisation among Rural Community-Dwelling Patients: A Systematic Review

2022· review· en· W4311956313 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Ridge, Gregory M. Peterson, Rosie Nash

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Tasmania
Mots-clésMedicineEnvironmental healthSystematic reviewMEDLINEOccupational safety and healthPoison controlGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potentially preventable hospitalisations (PPHs) are common and increase the burden on already stretched healthcare services. Increasingly, psychosocial factors have been recognised as contributing to PPHs and these may be mitigated through greater attention to social capital. This systematic review investigates the factors associated with PPHs within rural populations. The review was designed, conducted, and reported according to PRISMA guidelines and registered with Prospero (ID: CRD42020152194). Four databases were systematically searched, and all potentially relevant papers were screened at the title/abstract level, followed by full-text review by at least two reviewers. Papers published between 2000-2022 were included. Quality assessment was conducted using Newcastle-Ottawa Scale and CASP Qualitative checklist. Of the thirteen papers included, eight were quantitative/descriptive and five were qualitative studies. All were from either Australia or the USA. Access to primary healthcare was frequently identified as a determinant of PPH. Socioeconomic, psychosocial, and geographical factors were commonly identified in the qualitative studies. This systematic review highlights the inherent attributes of rural populations that predispose them to PPHs. Equal importance should be given to supply/system factors that restrict access and patient-level factors that influence the ability and capacity of rural communities to receive appropriate primary healthcare.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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