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Enregistrement W6961635473 · doi:10.14288/1.0132660

Designation, diligence and drift: understanding laboratory expenditure increases in British Columbia, 1996/97 to 2005/06

2015· article· en· W6961635473 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationHealth carePaymentPer capitaDue diligencePopulation ageingCapital expenditureReimbursement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Laboratory testing is one of the fastest growing areas of health services spending in Canada. We examine the extent to which increases in laboratory expenditures might be explained by testing that is consistent with guidelines for the management of chronic conditions, by analyzing fee-for-service physician payment data in British Columbia from 1996/97 and 2005/06. Method We used direct standardization to quantify the effect on laboratory expenditures from changes in: fee levels; population growth; population aging; treatment prevalence; expenditure on recommended tests for those conditions; and expenditure on other tests. The chronic conditions selected were those with guidelines containing laboratory recommendations developed by the BC Guidelines and Protocol Advisory Committee: diabetes, hypertension, congestive heart failure, renal failure, liver disease, rheumatoid arthritis, osteoarthritis and dementia. Result Laboratory service expenditures increased by $98 million in 2005/06 compared to 1996/97, or 3.6% per year after controlling for population growth and aging. Testing consistent with guideline-recommended care for chronic conditions explained one-third (1.2% per year) of this growth. Changes in treatment prevalence were just as important, contributing 1.5% per year. Hypertension was the most common condition, but renal failure and dementia showed the largest changes in prevalence over time. Changes in other laboratory expenditure including for those without chronic conditions accounted for the remaining 0.9% growth per year. Conclusion Increases in treatment prevalence were the largest driver of laboratory cost increases between 1996/97 and 2005/06. There are several possible contributors to increasing treatment prevalence, all of which can be expected to continue to put pressure on health care expenditures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2015
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