Predicting Patient Attendance in the Neuromuscular Clinic: A Logistic Regression Analysis (P7.336)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify factors which determine patient attendance at the neurophysiology laboratory in order to maximize efficient use of resources. BACKGROUND: The rate of patient attendance at clinical appointments is an important determinant of efficiency, for the individual clinic and for the health system as a whole. By modelling past patterns of attendance, it is hoped that we may predict with greater certainty the likelihood of individual patients making their appointments. With this information, particular efforts may be directed towards patients at high risk of missing their appointment. DESIGN/METHODS: We used logistic regression techniques to analyze a prospectively assembled cohort of patients referred to a tertiary neurophysiology laboratory in order to identify factors which might predict their probability of attending. Dependent variables included demographic factors such as age, gender, identity of consultant physician and specialty of the referring physician; temporal factors, such as the time and date of the appointment, or the day of the week; and environmental factors, such as temperature and precipitation. RESULTS: A total of n=910 clinical appointments were identified, of which 828 (91[percnt]) were attended. There was a significant association between patient attendance and patient age (P=0.0037), with younger patients less likely to attend their appointments. Follow up visits were also more likely to be attended (P=0.025). There was no significant association with consultant physician, patient gender, time of appointment, day of the week, or month of the year. CONCLUSIONS: This study shows that patient attendance patterns may be modeled effectively using logistic regression techniques. In our cohort, patient age was the most significant predictor of attendance, followed by follow up visits. These results suggest that efforts to remind patients about their appointments would be best directed towards younger patients and to patients new to the clinic.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».