Three essays on technology and healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Advances in medical technology have changed the standards of models of care, while also constituting a driving force in raising costs. This thesis addresses the various impacts of technology on healthcare through three chapters. The first chapter investigates to what extent medical technology drives healthcare expenditure for a panel of Canadian provinces and another of OECD countries. A careful examination of existing technology proxies is conducted, and three new proxies are added to the literature. A novel dynamic common correlated effect approach from the emerging field of panel time series is employed to explore the relationship between healthcare expenditure and technology. As expected, the variables are tied together by a long-run relationship, but the speed of adjustment varies depending on the technology proxy used and the level of aggregation. The second and third chapters study the effect of two forms of health information technology on a variety of healthcare and health outcomes. Specifically, two programs are investigated: telemedicine and electronic medical records (EMR). Both programs take place in the Canadian province of Manitoba. The linkable administrative data housed at the Manitoba Centre for Health Policy was used to create cohorts of users and non-users for each of the programs. The second chapter uses a propensity-weighted regression model to measure the impact of telemedicine on four indicators of healthcare use. Results point to increased use of healthcare services for telemedicine users. But for those patients who showed higher intensity of use, telemedicine seems to be a substitute for regular care, and not an addition to it. Finally, the third chapter explores the association, at a primary care level, between use of electronic medical records and quality of care measures. A set of indicators covering preventive care, chronic disease management, and healthcare utilization are investigated through a difference-in-differences approach with patient and time fixed effects, and an estimation strategy that uses the variation in timing of adoption. Results show that patients with diabetes in primary care practices using EMR’s show improved management indicators, while no evidence of changes in preventive care or hospitalizations for a set of ambulatory care sensitive conditions is found.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».