Primary Care Physician Supply and Children's Health Care Use, Access, and Outcomes: Findings From Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the relationship of primary care physician (PCP) supply for children and measures of health care access, use, and outcomes. METHODS: We conducted a population-based, cross-sectional study of all Ontario children from 2003 to 2005. We used health administrative data to calculate county-level supply (full-time equivalents [FTEs]) of PCPs. We modeled the relationship of supply to (1) recommended primary care visits, (2) emergency department (ED) use, and (3) ambulatory care-sensitive condition admissions and adjusted for neighborhood income. We used population-based surveys to describe access. RESULTS: The county-level PCP supply ranged from 1720 to 4720 children per FTE. Of the children, 45.4% live in the highest-supply areas (<2000 children per FTE) and 8% in the lowest-supply areas (>3000 children per FTE). Compared with high-supply counties, the lowest had significantly lower rates of primary care visits (2716 vs 7490 per 1000) and higher proportions of newborns without early follow-care (58.2% vs 14.5%). Low-supply areas had higher rates of ED visits (440 vs 179 per 1000) and admissions. A stepwise gradient existed for every decrease in supply for most measures. Self-reported access barriers were most evident in areas with >3500 children per FTE (32.8% without a physician). CONCLUSIONS: Under universal insurance there are differences in access to, and outcomes of, primary care related to local physician supply after controlling for neighborhood income. The most pronounced effect is on primary and ED care use, but there are implications for acute and chronic disease control. Physician distribution is a critical issue to address in policies to improve access to 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».