Roles of nurse practitioners and family physicians in community health centres.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the models of practice used by nurse practitioners (NPs) and FPs in community health centres (CHCs), and to examine the roles of NPs and FPs in these models. DESIGN: Cross-sectional study using an organizational survey completed by managers of the CHC sites, as well as administrative data on patient sociodemographic characteristics and encounter activities. SETTING: A total of 21 CHCs (13 main sites and 8 satellite sites) operating in eastern Ontario during the period from December 1, 2006, to November 30, 2008. PARTICIPANTS: A total of 44 849 patients, 53 full-time equivalent FPs, and 41 full-time equivalent NPs. MAIN OUTCOME MEASURES: Family physicians' and NPs' models of practice, the sociodemographic characteristics and medical profiles of patients who were treated in each model of practice, and FPs' and NPs' use of time. RESULTS: Patients were attributed to 1 of 3 models of practice in CHCs based on the proportion of visits to FPs and NPs: FP care (53% of patients), NP care (29%), and shared care (18%). Patients who received care in the NP model of practice were younger and more likely to be female, be homeless, and not have postsecondary education.Patients who received care in the FP model of practice had more complex medical conditions (cardiovascular disease, mental illness, lung disease, and diabetes) and more annual visits. Patients who received care in the shared care model had intermediate profiles. Nurse practitioners performed more off-site care and walk-in visits. Family physicians and NPs spent a similar proportion of time performing various duties such as direct clinical care and administration tasks. CONCLUSION: Although NPs mainly cared for their own patient panels (in the NP care model), they did share some patients with FPs and provide some care to patients under the FP model of practice. Patients who were cared for by FPs and NPs had quite different characteristics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».