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Enregistrement W6922838579 · doi:10.1371/journal.pgph.0003406.s006

Hypertension diagnosis codes.

2024· article· en· W6922838579 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary carePandemicHealth carePrimary health careConfidence intervalDepression (economics)TelehealthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div> Background The COVID-19 pandemic has reshaped healthcare delivery worldwide. Objective To explore potential changes in the reasons for visits and modality of care in primary care settings through the <u>Int</u>ernational Conso<u>r</u>tium of <u>P</u>rimary Care B<u>i</u>g <u>D</u>ata Researchers (INTRePID). Methods We conducted a cross-sectional, retrospective study from 2018–2021. We examined visit volume, modality, and reasons for visits to primary care in Argentina, Australia, Canada, China, Peru, Norway, Singapore, Sweden, and the USA. The analysis involved a comparison between the pre-pandemic and pandemic periods. Results There were more than 215 million visits from over 38 million patients during the study period in INTRePID primary care settings. Most INTRePID countries experienced a decline in monthly visit rates during the first year of the pandemic, with rate ratios (RR) and 95% confidence intervals (CI) ranging from RR:0.57 (95%CI:0.49–0.66) to RR:0.90 (95%CI:0.83–0.98), except for in Canada (RR:0.99, 95%CI:0.94–1.05) and Norway (RR:1.00, 95%CI:0.92–1.10), where rates remained stable and in Australia where rates increased (RR:1.19, 95%CI:1.11–1.28). Argentina, China, and Singapore had limited or no adoption of virtual care, whereas the remaining INTRePID countries varied in the extent of virtual care utilization. In Peru, virtual visits accounted for 7.34% (95%CI:7.33%-7.35%) of all interactions in the initial year of the pandemic, dipping to 5.22% (95%CI:5.21%-5.23%) in the subsequent year. However, in Canada 75.30% (95%CI:75.20%-75.40%) of the visits in the first year were virtual, decreasing to 62.77% (95%CI:62.66%-62.88%) in the second year. Diabetes, hypertension and/or hyperlipidemia and general health exams were in the top 10 reasons for visits in 2019 for all countries. Anxiety, depression and/or other mental health related reasons were among the top 10 reasons for virtual visits in all countries that had virtual care. Conclusions The pandemic resulted in changes in reasons for visits to primary care, with virtual care mitigating visit volume disruptions in many countries. </div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2150,013

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,255 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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