Views of family physicians in southwestern Ontario on preventive care services and performance incentives
Notice bibliographique
Résumé
Although the Canadian Task Force on Preventive Health Care recommends that several preventive care services be routinely provided to eligible patients in primary care settings, the delivery rate for these services continues to be suboptimal. A recent metaanalysis found evidence to support the use of several strategies to improve preventive care delivery rates, yet many practitioners still rely primarily on an opportunistic approach for delivering preventive care services. Primary care networks (PCN) and family health networks (FHN) are two new models of primary health care delivery in Ontario, characterized by patient rostering and a capitation payment structure with added incentives. One such incentive is the preventive care management program, offering annual preventive care performance bonuses that are calculated from the delivery rate of biennial Papanicolaou smear screening (age 35–69 years) and mammography screening (age 50– 69 years), annual influenza vaccination (age 65 years or over), and a series of five childhood immunizations by 2 years of age. The annual bonus payments increase incrementally to a maximum of $CAN 2200 for delivery rates ranging from 75% for mammography screening to 95% for childhood immunizations. Each physician is also eligible to claim a management fee of $CAN 6.86 per service for each overdue patient contacted by reminder letter and telephone call. The ‘Provider and Patient Reminders in Ontario: Multi-strategy Prevention Tools’ (P-PROMPT) demonstration project is currently implementing a reminder and recall strategy in participating PCN and FHN practices across southwestern Ontario to increase the delivery of the four targeted preventive care services. The purpose of the current report was to explore the views of family physicians enrolled in the P-PROMPT project on preventive care in general and of the preventive care management program in particular, and to gather information on their current preventive care delivery strategies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».