Operational Definitions of Attributes of Primary Health Care: Consensus Among Canadian Experts
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In 2004, we undertook a consultation with Canadian primary health care experts to define the attributes that should be evaluated in predominant and proposed models of primary health care in the Canadian context. METHOD: Twenty persons considered to be experts in primary health care or recommended by at least 2 peers responded to an electronic Delphi process. The expert group was balanced between clinicians (principally family physicians and nurses), academics, and decision makers from all regions in Canada. In 4 iterative rounds, participants were asked to propose and modify operational definitions. Each round incorporated the feedback from the previous round until consensus was achieved on most attributes, with a final consensus process in a face-to-face meeting with some of the experts. RESULTS: Operational definitions were developed and are proposed for 25 attributes; only 5 rate as specific to primary care. Consensus on some was achieved early (relational continuity, coordination-continuity, family-centeredness, advocacy, cultural sensitivity, clinical information management, and quality improvement process). The definitions of other attributes were refined over time to increase their precision and reduce overlap between concepts (accessibility, quality of care, interpersonal communication, community orientation, comprehensiveness, multidisciplinary team, responsiveness, integration). CONCLUSION: This description of primary care attributes in measurable terms provides an evaluation lexicon to assess initiatives to renew primary health care and serves as a guide for instrument selection.
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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 | 0,122 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».