Skill mix, roles and remuneration in the primary care workforce: Who are the healthcare professionals in the primary care teams across the world?
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Notice bibliographique
Résumé
World-wide, shortages of primary care physicians and an increased demand for services have provided the impetus for delivering team-based primary care. The diversity of the primary care workforce is increasing to include a wider range of health professionals such as nurse practitioners, registered nurses and other clinical staff members. Although this development is observed internationally, skill mix in the primary care team and the speed of progress to deliver team-based care differs across countries. This work aims to provide an overview of education, tasks and remuneration of nurses and other primary care team members in six OECD countries. Based on a framework of team organization across the care continuum, six national experts compare skill-mix, education and training, tasks and remuneration of health professionals within primary care teams in the United States, Canada, Australia, England, Germany and the Netherlands. Nurses are the main non-physician health professional working along with doctors in most countries although types and roles in primary care vary considerably between countries. However, the number of allied health professionals and support workers, such as medical assistants, working in primary care is increasing. Shifting from 'task delegation' to 'team care' is a global trend but limited by traditional role concepts, legal frameworks and reimbursement schemes. In general, remuneration follows the complexity of medical tasks taken over by each profession. Clear definitions of each team-member's role may facilitate optimally shared responsibility for patient care within primary care teams. Skill mix changes in primary care may help to maintain access to primary care and quality of care delivery. Learning from experiences in other countries may inspire policy makers and researchers to work on efficient and effective teams care models worldwide.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle