Delisted Routine Eye Exams and the Increased Use of Family Physicians and Ophthalmologists for Glaucoma Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate if delisting routine eye exams in 2004 for Ontarians aged 20-64 was associated with increased use of family physicians (FPs) and ophthalmologists for new glaucoma diagnoses.Methods: The utilization of FPs and ophthalmologists for new glaucoma diagnoses from 1997-2019 was analyzed using administrative data and interrupted time series analysis. Results: In policy-affected groups, FP utilization for glaucoma diagnoses significantly increased post- versus pre-delisting: 14.6% (95% confidence interval [CI] 11.0%~18.3%) for the 20-39 group and 9.9% (95% CI 8.2%~11.5%) for the 40-64 group. Ophthalmologist utilization for glaucoma diagnoses increased substantially: 41.5% (95% CI 37.8%~45.3%) for those 20-39 and 40.3% (95% CI 35.7%~45.0%) for those 40-64. In the policy-unaffected 65+ group, minimal increases were observed: 1.9% (95% CI 0.6%~3.2%) for FPs and 4.4% (95% CI 0.4%~8.4%) for ophthalmologists. Conclusions: Delisting routine eye exams for individuals aged 20-64 was associated with increased use of FPs and ophthalmologists for glaucoma diagnoses.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».