Describing the content of primary care: limitations of Canadian billing data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary health care systems are designed to provide comprehensive patient care. However, the ICD 9 coding system used for billing purposes in Canada neither characterizes nor captures the scope of clinical practice or complexity of physician-patient interactions. This study aims to describe the content of primary care clinical encounters and examine the limitations of using administrative data to capture the content of these visits. Although a number of U.S studies have described the content of primary care encounters, this is the first Canadian study to do so. METHODS: Study-specific data collection forms were completed by 16 primary care physicians in community health and family practice clinics in Winnipeg, Manitoba, Canada. The data collection forms were completed immediately following the patient encounter and included patient and visit characteristics, such as primary reason for visit, topics discussed, actions taken, degree of complexity as well as diagnosis and ICD-9 codes. RESULTS: Data was collected for 760 patient encounters. The diagnostic codes often did not reflect the dominant topic of the visit or the topic requiring the most amount of time. Physicians often address multiple problems and provide numerous services thus increasing the complexity of care. CONCLUSION: This is one of the first Canadian studies to critically analyze the content of primary care clinical encounters. The data allowed a greater understanding of primary care clinical encounters and attests to the deficiencies of singular ICD-9 coding which fails to capture the comprehensiveness and complexity of the primary care encounter. As primary care reform initiatives in the U.S and Canada attempt to transform the way family physicians deliver care, it becomes increasingly important that other tools for structuring primary care data are considered in order to help physicians, researchers and policy makers understand the breadth and complexity of primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
| opus | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
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 | 0,095 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».