Assessing the impacts of the Quebec primary care enrolment policies on patient-physician affiliation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To introduce Random Forest (RF), a machine learning method, in an accessible way for health services researchers and highlight its unique considerations when applied to health administrative data. Data sources (or Study Setting):Physician claims' data from the universal public insurer linked with the Canadian Community Health Survey for the Canadian province of Quebec. Study Design:We describe in detail how RF can be useful in health services research, provide guidance on data set up, modeling decisions and demonstrate how to interpret results.We also highlight specific considerations for applying RF to health administrative data.In a working example, we compare RF with logistic regression, Ridge regression and LASSO in their ability to predict whether a person has a regular medical doctor. Data Extraction:We use survey responses to "do you have a regular medical doctor" from three cycles of the Canadian Community Health Survey (2007, 2009, 2011).Responses are linked with physician claims' data from 2002 to 2012.We limit our cohort to persons 40 years and older at the time of responding to the survey. Conclusions:We discuss the strengths and weaknesses of using RF in a health services research setting in comparison to using more conventional modeling techniques.Applying a RF model in a health services research setting can have advantages over conventional modeling approaches and we encourage health services researchers to add RF to their toolbox of predictive modeling methods.
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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 | 0,020 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».