MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381189975 · doi:10.1136/bmjopen-2022-068800

Development and validation of a rurality index for healthcare research in Japan: a modified Delphi study

2023· article· en· W4381189975 sur OpenAlexaff
Makoto Kaneko, Takaaki Ikeda, Machiko Inoue, Kemmyo Sugiyama, Manabu Saito, Ryuichi Ohta, Upul Cooray, Evelyn Vingilis, Thomas R. Freeman, Maria Mathews

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceJapan Primary Care Association
Mots-clésRuralityMedicineDelphi methodIndex (typography)Health careRural areaDelphiPopulationGerontologyEnvironmental healthStatisticsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Rural-urban healthcare disparities exist globally. Various countries have used a rurality index for evaluating the disparities. Although Japan has many remote islands and rural areas, no rurality index exists. This study aimed to develop and validate a Rurality Index for Japan (RIJ) for healthcare research. DESIGN: We employed a modified Delphi method to determine the factors of the RIJ and assessed the validity. The study developed an Expert Panel including healthcare professionals and a patient who had expertise in rural healthcare. SETTING: The panel members were recruited from across Japan including remote islands, mountain areas and heavy snow areas. The panel recruited survey participants whom the panel considered to have expertise. PARTICIPANTS: The initial survey recruited 100 people, including rural healthcare providers, local government staff and residents. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Factors to include in the RIJ were identified by the Expert Panel and survey participants. We also conducted an exploratory factor analysis on the selected factors to determine the factor structure. Convergent validity was examined by calculating the correlation between the index for physician distribution and the RIJ. Criterion-related validity was assessed by calculating the correlation with average life expectancy. RESULTS: The response rate of the final survey round was 84.8%. From the Delphi surveys, four factors were selected for the RIJ: population density, direct distance to the nearest hospital, remote islands and whether weather influences access to the nearest hospital. We employed the factor loadings as the weight of each factor. The average RIJ of every zip code was 50.5. The correlation coefficient with the index for physician distribution was -0.45 (p<0.001), and the correlation coefficients with the life expectancies of men and women were -0.35 (p<0.001) and -0.12 (p<0.001), respectively. CONCLUSION: This study developed the RIJ using a modified Delphi method. The index showed good validity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,636
Tête enseignante GPT0,660
Écart entre enseignants0,024 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetGlobal Health Workforce IssuesTravaux en français237 207