Getting it all done. Organizational factors linked with comprehensive primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensiveness, a defining feature of primary care (PC) is associated with patient satisfaction and improved health status. This paper evaluates comprehensive services in fee-for-service (FFS), Health Service Organizations (HSOs), Family Health Networks (FHNs) and Community Health Centres (CHCs) payment models in Ontario. OBJECTIVES: To assess how organizational models of PC differ in the delivery of comprehensive services and which organizational factors predict comprehensive PC delivery. METHODS: Cross-sectional mixed-method study with nested qualitative case studies. SETTING: PC practices in Ontario. PARTICIPANTS: One hundred and thirty-seven PC practices (35 FFS, 32 HSO, 35 FHN and 35 CHC) and 358 providers. INSTRUMENTS: Surveys based on the Primary Care Assessment Tool and qualitative interviews. OUTCOME MEASURES: Comprehensiveness scores were calculated from practice report of clinical services offered in women's health, psychosocial counselling, procedural and diagnostic services. Confounding variables were calculated from provider and patient surveys. Performance at a model level was compared using analysis of variance. Multiple regressions then established factors independently associated with comprehensiveness. RESULTS: CHCs offered significantly more comprehensive services (74%) than other models (61%-63%; P < 0.005). Thirty-five per cent of the variance in comprehensiveness was explained by a regression model that included the number of family physicians working at the practice, presence of other allied health providers, rurality and length of practice operation. CONCLUSIONS: Practice size and diversity of providers seemed to partially explain the better performance of CHCs. Practice setting and, probably, practice maturity are significant drivers in the provision of comprehensive PC services. These factors warrant further examination in other PC environments.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».