A Comparison of an Australian First Nations Primary Healthcare Data Specification with Potentially Preventable Hospitalisations
Notice bibliographique
Résumé
Potentially Preventable Hospitalisations (PPH) is a widely used indicator of the effectiveness of non-hospital care. Specified using the International Classification of Diseases (ICD) coding, PPH comprises a suite of health conditions that could have potentially been prevented with appropriate care. The most recent edition of the National Guide to a Preventative Health Assessment for First Nations People documents the health conditions of interest to providers of primary care, many of which are not represented in PPH. Given the National Guide has been developed specifically with First Nations in mind, the aim of this research is twofold. The first aim is to formally posit the question of whether a summative measure of hospitalisations aligned diagnostically to the National Guide has value either as an alternative or complement to PPH in the context of First Nations primary health information. The second aim is to develop and present a prototype ICD-10 data specification for such a measure, referred to as the First Nations primary healthcare (FNPHC) data specification, and examine the age-standardised hospitalisation rates for FNPHC and PPH for correlations and/or differences. Age-standardised hospitalisation rates from 2016–17 to 2019–20 using both classifications were examined to assess the usefulness and relevance of summative measures of hospitalisations for informing primary care. Rates of FNPHC for principal diagnoses were between 1.5 and 2.5 times higher than those of PPH and approximately between 6 and 12 times higher for additional diagnoses. There was a strong correlation with PPH when rates were compared across all observations: jurisdictions with higher rates of PPH tended to have higher rates of hospitalisations according to the custom specification. Findings support its application as a summary measure for First Nations primary care providers. Given the policy landscape in Australia that aims to close the gap, it is imperative that measures of primary health take advantage of the concepts and application of First Nations data sovereignty and governance. The validity and cultural appropriateness of the First Nations primary health data specification needs to be further researched.
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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 | 0,029 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».