Shifting sands: assessing the balance between public, private not‐for‐profit and private for‐profit physical therapy delivery in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The vast majority of health services within Canada's single payer universal health care system are publicly funded. Despite the highly political and controversial emphasis placed on public funding, the structure of delivery within this health care system does not require public ownership. In this research, we developed a conceptual framework for analysing the public and private mix of physical therapy (PT) delivery in the province of Ontario. We then applied this framework to examine the shifts in employment structure of physical therapists (PTs) in Ontario. METHODS: A two-phased health policy case study methodology was used. In the first phase, we reviewed publicly available documents and conducted a series of 30 key informant interviews in order to develop our framework. In the second phase, we applied the framework and performed secondary analysis of the provincial PT registration database to assess change in practice setting between 1996 and 2002. RESULTS: We identified nine models of delivery that fall into three categories of ownership structure: (a) public; (b) private not-for-profit; and (c) private for-profit. During the six-year period between 1996 and 2002, the relative proportion of PTs employed in the not-for-profit sector decreased (from 59.6% to 54.8%) whereas the share in the for-profit sector grew (from 40.4% to 45.2%). CONCLUSIONS: The shifting balance in the structure of delivery may be transforming how PT services are provided in the province. Private for-profit providers appear to be increasing their market share; however, the outcomes relative to this shift has yet to be fully explored. Further policy and health services research is warranted to more fully understand the consequences of this shift on variables such as professional autonomy, access, cost and quality of services across Canada, but also within similar and dissimilar international jurisdictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».