Primary Care Reform: Can Quebec’s Family Medicine Group Model Benefit from the Experience of Ontario’s Family Health Teams?
Notice bibliographique
Résumé
Canadian politicians, decision-makers, clinicians and researchers have come to agree that reforming primary care services is a key strategy for improving healthcare system performance. However, it is only more recently that real transformative initiatives have been undertaken in different Canadian provinces. One model that offers promise for improving primary care service delivery is the family medicine group (FMG) model developed in Quebec. A FMG is a group of physicians working closely with nurses in the provision of services to enrolled patients on a non-geographic basis. The objectives of this paper are to analyze the FMG's potential as a lever for improving healthcare system performance and to discuss how it could be improved. First, we briefly review the history of primary care in Quebec. Then we present the FMG model in relation to the four key healthcare system functions identified by the World Health Organization: (a) funding, (b) generating human and technological resources, (c) providing services to individuals and communities and (d) governance. Next, we discuss possible ways of advancing primary care reform, looking particularly at the family health team (FHT) model implemented in the province of Ontario. We conclude with recommendations to inspire other initiatives aimed at transforming primary care.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».