Understanding the work of general practitioners: a social science perspective on the context of medical decision making in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The work of general practitioners (GPs) is increasingly being looked at from the perspective of the strategies and factors shaping it. This reflects the importance given to primary care services in health care system reform. However, the literature provides little insight into the medical decision-making processes in general practice. Our main objective was to better understand how organizational and environmental factors influence the work of GPs. METHODS: We interviewed 28 GPs working in contrasting organizational settings and environments. The data analysis involved using structuration theory to enrich the interpretation of empirical material. RESULTS: We identified four main factors that influence the practice of GPs: mode of remuneration, peer-to-peer interactions, patients' demands and the availability of other medical resources in the environment. These four conditions of action - what we call primary effects - can directly influence the performance of medical acts and time management, as well as the degree of specialization of GPs. Decisions related to each of those aspects can have a variety of both intentional and non-intentional consequences - what we call secondary effects - that are then likely to become conditions for subsequent action. CONCLUSION: This qualitative study helps shed light on the complex causal loops of interrelated factors that shape the work of GPs.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,052 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».