Quality of asthma care under different primary care models in Canada: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has shown variations in quality of care and patient outcomes under different primary care models. The objective of this study was to use previously validated, evidence-based performance indicators to measure quality of asthma care over time and to compare quality of care between different primary care models. METHODS: Data were obtained for years 2006 to 2010 from the Ontario Asthma Surveillance Information System, which uses health administrative databases to track individuals with asthma living in the province of Ontario, Canada. Individuals with asthma (n=1,813,922) were divided into groups based on the practice model of their primary care provider (i.e., fee-for-service, blended fee-for-service, blended capitation). Quality of asthma care was measured using six validated, evidence-based asthma care performance indicators. RESULTS: All of the asthma performance indicators improved over time within each of the primary care models. Compared to the traditional fee-for-service model, the blended fee-for-service and blended capitation models had higher use of spirometry for asthma diagnosis and monitoring, higher rates of inhaled corticosteroid prescription, and lower outpatient claims. Emergency department visits were lowest in the blended fee-for-service group. CONCLUSIONS: Quality of asthma care improved over time within each of the primary care models. However, the amount by which they improved differed between the models. The newer primary care models (i.e., blended fee-for-service, blended capitation) appear to provide better quality of asthma care compared to the traditional fee-for-service model.
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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 | 0,000 |
| 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 ».