GP claims for completing diabetes 'cycle of care'.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a wide variability in the level of claims for diabetes. Service Incentive Payments (SIP) by general practitioners. METHOD: Cross sectional comparison of the ratio of the number of SIP items claimed between August 2002 and July 2003 to the estimated prevalence of diabetes by divisions of general practice (DGP). PARTICIPANTS AND SETTING: Seventy-nine of the 101 DGP with diabetes programs in 2002. RESULTS: The average ratio of diabetes SIP claims to estimated diabetes prevalence (including both diagnosed and undiagnosed cases) for each quarter of the year between August 2002 and July 2003 was 10.1% (standard deviation 3.6). This ratio was higher in DGP with a more disadvantaged population, and more of their GP members in large practices. The provision of IT support in DGP and the proportion of GPs who had patients registered on the division's register were associated with a higher ratio of claims. A multiple regression model with two factors: socioeconomic disadvantage and the proportion of GP members in practices of five or more GPs predicted 41% of the variance. CONCLUSION: Divisions of general practice appear to be supporting practices serving disadvantaged populations to deliver quality care for patients with chronic disease. The association with practice size and DGP activities suggests that practice organisation and systems are important in the provision of good care for patients with chronic disease.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».