Comparison of primary care models in the prevention of cardiovascular disease - a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care providers play an important role in preventing and managing cardiovascular disease. This study compared the quality of preventive cardiovascular care delivery amongst different primary care models. METHODS: This is a secondary analysis of a larger randomized control trial, known as the Improved Delivery of Cardiovascular Care (IDOCC) through Outreach Facilitation. Using baseline data collected through IDOCC, we conducted a cross-sectional study of 82 primary care practices from three delivery models in Eastern Ontario, Canada: 43 fee-for-service, 27 blended-capitation and 12 community health centres with salary-based physicians. Medical chart audits from 4,808 patients with or at high risk of developing cardiovascular disease were used to examine each practice's adherence to ten evidence-based processes of care for diabetes, chronic kidney disease, dyslipidemia, hypertension, weight management, and smoking cessation care. Generalized estimating equation models adjusting for age, sex, rurality, number of cardiovascular-related comorbidities, and year of data collection were used to compare guideline adherence amongst the three models. RESULTS: The percentage of patients with diabetes that received two hemoglobin A1c tests during the study year was significantly higher in community health centres (69%) than in fee-for-service (45%) practices (Adjusted Odds Ratio (AOR) = 2.4 [95% CI 1.4-4.2], p = 0.001). Blended capitation practices had a significantly higher percentage of patients who had their waistlines monitored than in fee-for-service practices (19% vs. 5%, AOR = 3.7 [1.8-7.8], p = 0.0006), and who were recommended a smoking cessation drug when compared to community health centres (33% vs. 16%, AOR = 2.4 [1.3-4.6], p = 0.007). Overall, quality of diabetes care was higher in community health centres, while smoking cessation care and weight management was higher in the blended-capitation models. Fee-for-service practices had the greatest gaps in care, most noticeably in diabetes care and weight management. CONCLUSIONS: This study adds to the evidence suggesting that primary care delivery model impacts quality of care. These findings support current Ontario reforms to move away from the traditional fee-for-service practice. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT00574808.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».