MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4312019689 · doi:10.1017/cjn.2022.346

Medical Care Among Individuals with a Concussion in Ontario: A Population-based Study

2022· article· en· W4312019689 sur OpenAlexaffvenueabout
Laura Langer, Mark Thedore Bayley, Charissa Levy, Sarah Munce, David W. Lawrence, Alan Tam, Claire de Oliveira

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineNeurosurgeryNeurologyDiagnosis codePopulationMedical recordPediatricsEmergency medicineInjury preventionPoison controlPhysical therapyFamily medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Concussion affects 1.2% of the population annually; rural regions and children have higher rates of concussion. METHODS: Using administrative health care linked databases, all residents of Ontario with a physician diagnosed concussion were identified using ICD-9 code 850 or ICD-10 code S06. Cases were tracked for 2 years for concussion-related health care utilization with relevant specialist physicians (i.e., neurology, otolaryngology, physiatry, psychiatry, ophthalmology). Billing codes, specialist codes, and time from index to visit were analyzed. Factors associated with increased specialist visits were also examined. RESULTS: In total, 1,022,588 cases were identified between 2008 and 2014 with 2 years of post-concussion health care utilization available. Follow-up by physician within 3 days of injury occurred in only 14% of cases. Mean time between ED diagnosis and follow-up by a physician was 83.9 days, whereas for rural regions it was >100 days. About half of adults (51.9%) and children (50.3%) had at least 1 specialist visit following concussion. Mean time between injury and first specialist visit was 203.8 (SD 192.9) days for adults, 213.5 (SD 201.0) days for rural adults, and 276.0 (SD 202.6) days for children. There were 67,420 neurology visits, 70,404 psychiatry visits, 13,571 neurosurgery visits, 19,780 physiatry visits, 101,788 ENT visits, and 103,417 ophthalmology visits in the 2 years tracking period. Factors associated with more specialist use included age > 18 years, urban residence, and pre-injury psychiatric history. CONCLUSIONS: There are discrepancies in post-concussion health care utilization based on age group and rural/urban residence. Addressing these risk factors could improve concussion care access.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques→Même sujetTraumatic Brain Injury Research→Travaux en français237 207→