Higher frequency of public hospital utilisation for rheumatological conditions by First Nations people in Western Sydney
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is limited research on the burden of rheumatologic disease affecting First Nations people in Australia. We sought to characterise public hospital utilisation by First Nations people for a 6-year period (2014-2019) for gout, systemic lupus erythematosus (SLE), rheumatoid arthritis (RA), osteoarthritis (OA) and osteoporosis (OP) in Western Sydney, New South Wales. DESIGN: A cross-sectional medical records review. SETTING: All patients who presented to the emergency departments (EDs) of, or who were admitted to, any of the four Western Sydney Local Health District hospitals with a primary diagnosis of gout, SLE, RA, OA or OP between 1 January 2014 and 31 December 2019. MAIN OUTCOME MEASURES: Description of ED presentations and hospital admissions for the five conditions among First Nations and non-First Nations people. The hospital utilization rate was calculated for both First Nations and non-First Nations people. RESULTS: There was a higher likelihood of First Nations people accessing public hospital healthcare for gout compared to the non-First Nations population (73.3% vs 62.4%, P < 0.030). The public hospital utilisation rate for First Nations people with rheumatological conditions was almost three times that of the non-First Nations population for those aged ≥45 years (13.1 per 1000 people vs 5.0 per 1000 people respectively). CONCLUSIONS: This study suggests First Nations people living in Western Sydney access public hospital care for rheumatological conditions at a higher rate than the general population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».