Understanding the Limitations of Maternity Cost Studies: Why Context Matters
Notice bibliographique
Résumé
Background: Limited, publicly available evidence exists to inform maternity care workforce planning in Manitoba as well as elsewhere in Canada. This manuscript offers a discussion about how context is critical when considering how cost, efficiency, and efficacy data are used.Methods: Our cost analysis of maternity care in Manitoba, Canada, focused exclusively on women with low- risk pregnancies from combined dates (2004/05 to 2008/09 and 2009/10 to 2012/13). Results: Although our cost analysis found that maternity care provided by family physicians had the lowest overall expected cost, and that highest effectiveness, measured by avoided neonatal intensive care unit (NICU) admissions, midwives had the lowest hospital costs and similar cost-effectiveness to other provider types. Interpretation: The context of how different maternity care professions are integrated into the system has a substantial impact on the assessment of overall cost. Caution must be used in interpreting these findings from significantly different models of care. The roles of providers are rarely articulated in cost study analyses to capture the breadth of services beyond “in-patient” costs. This article has been peer reviewed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,419 | 0,699 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».