System-level performance measures of access to rheumatology care: a population-based retrospective study of trends over time and the impact of regional rheumatologist supply in Ontario, Canada, 2002–2019
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether there were improvements in rheumatology care for rheumatoid arthritis (RA) between 2002 and 2019 in Ontario, Canada, and to evaluate the impact of rheumatologist regional supply on access. METHODS: We conducted a population-based retrospective study of all individuals diagnosed with RA between January 1, 2002 and December 31, 2019. Performance measures evaluated were: (i) percentage of RA patients seen by a rheumatologist within one year of diagnosis; and (ii) percentage of individuals with RA aged 66 years and older (whose prescription drugs are publicly funded) dispensed a disease modifying anti-rheumatic drug (DMARD) within 30 days after initial rheumatologist visit. Logistic regression was used to assess whether performance improved over time and whether the improvements differed by rheumatology supply, dichotomized as < 1 rheumatologist per 75,000 adults versus ≥1 per 75,000. RESULTS: Among 112,494 incident RA patients, 84% saw a rheumatologist within one year: The percentage increased over time (adjusted odds ratio (OR) 2019 vs. 2002 = 1.43, p < 0.0001) and was consistently higher in regions with higher rheumatologist supply (OR = 1.73, 95% CI 1.67-1.80). Among seniors who were seen by a rheumatologist within 1 year of their diagnosis the likelihood of timely DMARD treatment was lower among individuals residing in regions with higher rheumatologist supply (OR = 0.90 95% CI 0.83-0.97). These trends persisted after adjusting for other covariates. CONCLUSION: While access to rheumatologists and treatment improved over time, shortcomings remain, particularly for DMARD use. Patients residing in regions with higher rheumatology supply were more likely to access care but less likely to receive timely treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».