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Enregistrement W7092528293 · doi:10.17605/osf.io/86g25

Analyzing impact of the provincial COVID-19 health coverage directives on healthcare access and outcomes for patients without public insurance: Secondary data analysis of hospital data

2025· other· W7092528293 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2025
Typeother
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePsychological interventionPandemicPublic healthMedical diagnosisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health insurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has found that emergency room data can reveal patterns of delayed care, such that people without health insurance arrive at emergency rooms sicker, are less likely to be admitted, and are more likely to die (Hynie et al., 2016). This study will use a similar data analytic strategy to explore healthcare access and outcomes. Data collected by the Canadian Institutes for Health Information from hospitals in the three provinces will be requested in order to explore 1) the main presenting complaints and illness severity of emergency room visits by insurance status, age, and gender and 2) patterns of hospital admissions by insurance status, age, and gender. In an effort to understand how COVID directives regarding healthcare coverage impacted both health access and health outcomes, these patterns will be compared between the two years prior to the COVID pandemic (April, 2018 to March, 2020) and the two first years of the COVID pandemic (April 2020 to March 2022) for the three provinces. Specifically, we predict that patients without health insurance will show different patterns of healthcare access across the 4 years in the three provinces as a function of the implementation of the healthcare directives Controlling for age and gender, we predict that: All provinces will show those without insurance arrive in ER with more serious triage, more injuries, more mental health problems and more pregnancy related issues than those with insurance. They will wait longer to be triaged and treated, have fewer and less intensive interventions for comparable diagnoses and severity, and have shorter inpatient stays. Prior to 2020, in all 3 provinces, those without insurance will be more likely to leave the ER without treatment, and be less likely to be admitted. Consistent with previous research, we expect that in all three provinces, those with ambulatory care sensitive conditions (ACSCs) will be sicker on arrival to ER than those without regardless of insurance status EXCEPT that for children (under 18) uninsured with ACSCs will have more serious health status In all provinces, those without insurance will be sicker at the point of admission to the hospital than those with insurance In 2020 and 2021, in Ontario only, the differences between insured and uninsured patients will decrease in terms of likelihood of leaving ER without treatment, dying in ER, being admitted to hospital, type and intensity of intervention and length of stay. Exploratory questions will include: whether there are changes in Ontario post 2020 in severity on arrival, length of wait times, severity of those presenting with ACSC, and whether there are greater differences between those with and without insurance by region (urban versus rural).

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,393 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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