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Enregistrement W94905410

Primary care satellite clinics and improved access to general and mental health services.

2000· article· en· W94905410 sur OpenAlexaboutno aff
Robert A. Rosenheck

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterans AffairsMental healthMedicinePopulationSpecialtyQuarter (Canadian coin)Family medicineHealth careWorkloadCensusGerontologyEnvironmental healthPsychiatryGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the relationship between the implementation of community-based primary care clinics and improved access to general health care and/or mental health care, in both the general population and among people with disabling mental illness. STUDY SETTING: The 69 new community-based primary care clinics in underserved areas, established by the Department of Veterans Affairs (VA) between the last quarter of FY 1995 and the second quarter of FY 1998, including the 21 new clinics with a specialty mental health care component. DATA SOURCES: VA inpatient and outpatient workload files, 1990 U.S. Census data, and VA Compensation and Pension files were used to determine the proportion of all veterans, and the proportion of disabled veterans, living in each U.S. county who used VA general health care services and VA mental health services before and after these clinics began operation. DESIGN: Analysis of covariance was used to compare changes, from late FY 1995 through early FY 1998, in access to VA services in counties in which new primary care clinics were located, in counties in which clinics that included specialized mental health components were located, and for comparison, in other U.S. counties, adjusting for potentially confounding factors. KEY FINDINGS: Counties in which new clinics were located showed a significant increase from the FY 1995-FY 1998 study dates in the proportion of veterans who used general VA health care services. This increase was almost twice as large as that observed in comparison counties (4.2% vs. 2.5%: F = 12.6, df = 1,3118, p = .0004). However, the introduction of these clinics was not associated with a greater use of specialty VA mental health services in the general veteran population, or of either general health care services or mental health services among veterans who received VA compensation for psychiatric disorders. In contrast, in counties with new clinics that included a mental health component the proportion of veterans who used VA mental health services increased to almost three times the proportion in comparison counties (0.87% vs. 0.31%: F = 8.3, df = 1,3091, p = .004). CONCLUSIONS: Community-based primary care clinics can improve access to general health care services, but a specialty mental health care component appears to be needed to improve access to mental health services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations21
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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