The relationship between physician visits and some quality of life indicators
Notice bibliographique
Résumé
Background: A patient survey and chart review were conducted to determine if there is a relationship between the number of visits a patient makes to a family physician and eight quality of life indicators: selfrated health, self-rated stress, selfrating of health care received, satisfaction with life as a whole, satisfaction with health, spiritual fulfillment, overall quality of life, and happiness. Methods: The survey required respondents to identify their level of concern or satisfaction with quality of life indicators using a Likert scale. Respondents consisted of adults (age 17 and older) living in British Columbia’s Bella Coola Valley and attending the Bella Coola Medical Clinic. After respondents completed the survey, their charts were reviewed to determine the number of visits they made to family physicians. Data obtained from the survey answers were combined with data obtained from reviewing the charts. The relationships revealed by the two sets of data were then considered. Results: An estimated 1734 Bella Coola residents were deemed eligible to complete the quality of life survey. A total of 968 usable surveys were returned, for a response rate of 56% (968 of 1734). One-way ANOVA testing revealed there is a relationship between the number of visits to a physician and the scores for selfrated health (P<0.001) and stress (P≤0.001), satisfaction with life (P<0.001) and health (P<0.001), spiritual fulfillment (P=0.002), overall quality of life (P<0.001), and happiness (P<0.001). No relationship was found between the number of visits to a physician and the respondents’ rating of health care received (P=0.127). Conclusions: There is a relationship between the number of times a person visits a family physician and his or her self-rated health and stress, satisfaction with life and health, spiritual fulfillment, overall quality of life, and happiness. More visits to a physician were associated with greater dissatisfaction with life. Better understanding of these relationships may lead to strategies designed to reduce the number of visits to physicians. Background A common theme emerging from the many discussions, commissions, and inquiries about Canada’s health care system is that “better management is required, not more money.”
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».