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Enregistrement W4388735979 · doi:10.1370/afm.22.s1.5076

Primary Care Data Reports in Ontario, Canada: Comparing primary care attachment rates from 2020 to 2022

2023· article· en· W4388735979 sur OpenAlexaboutno aff
Lynn Roberts, Shahriar Khan, Peter Gozdyra, Liisa Jaakkimainen, Paul L. Nguyen, Richard H. Glazier, Imaan Bayoumi, Eliot Frymire, Tara Kiran, Kamila Premji, Michael Green

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careContext (archaeology)MedicinePopulation healthPopulationFamily medicineNursingEnvironmental healthGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Ontario Health Teams are made up of providers and organizations responsible for delivering health care to a defined population. Primary Care Data Reports provide key information about the population of patients attributed to each Ontario Health Team and are an important resource for applied health services researchers, health care managers and administrators, and health policy decision makers. Objective: Using standard health administrative measures in primary care in conjunction with measures for attachment to a primary care provider, Primary Care Data Reports were produced for regionally based Ontario Health Teams. Attachment categories include attached, uncertainly attached receiving primary care and uncertainly attached without primary care services. This study looks at the key differences that occurred between the first (March 31, 2020) and second version (March 31, 2022) of the reports. Study Design and Analysis: This cohort study used linked health administrative data sets in conjunction with measures of attachment to a primary care provider. Patient data is stratified according to key demographics, health care utilization and primary care indicators. Six priority populations of interest were produced by Ontario Health Team based on policy decision maker input. These priority populations included those who attended the emergency department, were hospitalized, received home care, had a mental health diagnosis, and who were in palliative care or had a frailty diagnosis. Dataset: Health administrative data sets in Ontario, Canada. Population studied: All residents of Ontario, Canada meeting study inclusion criteria. Instrument: Validated algorithm to assess patient attachment to primary care. Outcome measures: Attachment status, either as attached, uncertainly attached receiving primary care or uncertainly attached without primary care services. Results: There was a 2.5% drop in the attachment rate to a primary care provider from 2020 to 2022. Conclusions: Province wide changes in primary care attachment to a primary care provider worsened over the period of 2020-2022.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,023
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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