Patient, Physician, and Community Factors Affecting Referrals to Specialists in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
QUESTION ADDRESSED: This population-based study examines the factors affecting referrals by primary care physicians (PCPs) to specialists. MATERIALS AND METHODS: Multilevel Poisson models were used to test the impact of patient, physician and community-level variables on the referral rate (the number of office-based specialist referrals per patient by the patient's customary PCP in fiscal year 1997/98). Patients from each of 6972 PCPs with sufficient data in Ontario were examined. RESULTS: The average patient had 0.56 referrals per year (range 0-61). Referrals were higher at ages 1 and 77 to 78, and among women of childbearing age. Chronic disease variables were strongly correlated with referral rates. Patients in poor neighborhoods had more referrals, because they had more chronic diseases. After controlling for disease, individuals in the top 9% wealthiest neighborhoods had 4% more referrals. Female physicians made 8% more referrals than men. Older physicians referred more because they saw older patients; after controlling for patient age, physician age had no effect. Referrals were 14% higher in cities with medical schools compared with other cities and 12% lower in small towns. However, local specialist supply was unrelated to referral rates. CONCLUSION: This study improves our understanding of the impact of physician gender and age on referrals. It suggests that community type, not specialist supply, predicts variations in referrals. Lastly, it identifies preferential access to specialists among high-income earners, even within Canada's universal health insurance system. However, this effect is modest, suggesting that the system does provide reasonably equitable access to referrals.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».