Validation of 2 New Measures of Continuity of Care Based on Year-to-Year Follow-up With Known Providers of Health Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In a primary care context favoring group practices, we assessed the validity of 2 new continuity measures (both versions of known provider continuity, KPC) that capture the concentration of care over time from multiple physicians (multiple provider continuity, KPC-MP) or from the physician seen most often (personal provider continuity, KPC-PP). METHODS: Patients with diabetes or cardiovascular disease (N = 765) were approached in the waiting rooms of 28 primary care clinics in 3 regions of the province of Quebec, Canada; answered a survey questionnaire measuring relational continuity, interpersonal communication, coordination within the clinic, coordination with specialists, and overall coordination; and gave permission for their medical records to be reviewed and their medical services utilization data for the previous 2 years to be accessed to measure KPC. Using generalized linear mixed models, we assessed the association between KPC and the patients' responses. RESULTS: Among the 5 different patient-reported measures or their combination, KPC-MP was significantly related with overall coordination of care: for high continuity, the odds ratio (OR) = 2.02 (95% CI, 1.33-3.07), and for moderate continuity, OR = 1.61 (95% CI, 1.06-2.46). KPC-MP was also related with the combined continuity score: for high continuity, OR = 1.52 (95% CI, 1.11-2.09), and for moderate continuity, OR = 1.48 (95% CI, 1.10-2.00). KPC-PP was not significantly associated with any of the survey measures. CONCLUSIONS: The KPC-MP measure, based on readily available administrative data, is associated with patient-perceived overall coordination of care among multiple physicians. KPC measures are potentially a valuable and low-cost way to follow the effects of changes favoring group practice on continuity of care for entire populations. They are easy to replicate over time and across jurisdictions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».