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Enregistrement W4414081650 · doi:10.1111/jvh.70070

Prescriber Specialty Involvement in Medicare Patients With Chronic Hepatitis B

2025· article· en· W4414081650 sur OpenAlexaff
Xiaohan Ying, Nicole Ng, Deirdre Reidy, Jade Azari, Russell Rosenblatt, Walter S. Mathis, Stephen E. Congly, Arun Jesudian

Notice bibliographique

RevueJournal of Viral Hepatitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAmerican College of Gastroenterology
Mots-clésSpecialtyMedical prescriptionChronic hepatitisHepatitis BWorkforceHealth careMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic hepatitis B (CHB) is a major cause of liver-related morbidity and mortality in the United States. Patients with CHB require long-term antiviral treatment and consistent follow-up, but often face numerous barriers to accessing care and medications. In this study, we used the Medicare Part D database and the Rural-Urban Continuum code to explore specialty and geographic characteristics of healthcare providers that manage Medicare patients with CHB. Between 2013 and 2021, more than 7000 prescribers prescribed over 2.4 million 30-day prescriptions of these CHB therapies, of which 2 million (85%) were in metropolitan counties. The number of 30-day prescriptions increased by 5.4% annually. The number of prescriptions by GI increased by 12.5% a year and prescriptions by APPs increased by 12.2% a year, while prescriptions by ID decreased by 14.0% annually. In non-metropolitan counties, APPs experienced -5% APC between 2013 and 2021, and PCPs experienced -12.5% APC between 2016 and 2021. In this study, we found that there has been a noticeable shift in the specialties prescribing medications for patients with hepatitis B. Gastroenterologists and APPs became significantly more involved as prescribers. The increase in APP management of patients with CHB is a welcoming development, especially in light of the physician workforce shortage. It is important to create solutions such as co-management to ensure that patients with CHB receive consistent care without further contributing to supply-demand mismatch in gastroenterology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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