Patient poverty and workload in primary care: study of prescription drug benefit recipients in community health centres.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if patient poverty is associated with increased workload for primary care providers (PCPs). DESIGN: Linkage of administrative data identifying patient poverty and comorbidity with survey data about the organizational structure of community health centres (CHCs). SETTING: Ontario's 73 CHCs. PARTICIPANTS: A total of 64 CHC sites (N=63 included in the analysis). MAIN OUTCOME MEASURES: Patient poverty was determined in 2 different ways: based on receipt of Ontario Drug Benefits (identifying recipients of welfare, provincial disability support, and low-income seniors' benefits) or residence in low-income neighbourhoods. Patient comorbidities were determined through administrative diagnostic data from the CHCs and the Institute for Clinical Evaluative Sciences. Primary care workload was determined by examining PCP panel size (the number of patients cared for by a full-time-equivalent PCP during a 2-year interval). RESULTS: The CHCs with higher proportions of poor patients had smaller panel sizes. The smaller panel sizes were entirely explained by the medical comorbidity profile of the poor patients. CONCLUSION: Poor patients generate a higher workload for PCPs in CHCs; however, this is principally because they are sicker than higher-income patients are. Further information is required about the spectrum of services used by poor patients in CHCs.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».