Primary Care Physician Panel Size and Quality of Care: A Population-Based Study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to determine the relationship between the number of patients under a primary care physician's care (panel size) and primary care quality indicators. METHODS: We conducted a cross-sectional, population-based study of fee-for-service and capitated interprofessional and non-interprofessional primary health care practices in Ontario, Canada between April 2008 and March 2010, encompassing 4,195 physicians with panel sizes ≥1,200 serving 8.3 million patients. Data was extracted from multiple linked, health-related administrative databases and covered 16 quality indicators spanning 5 dimensions of care: access, continuity, comprehensiveness, and evidence-based indicators of cancer screening and chronic disease management. RESULTS: The likelihood of being up-to-date on cervical, colorectal, and breast cancer screening showed relative decreases of 7.9% (P <.001), 5.9% (P = .01), and 4.6% (P <.001), respectively, with increasing panel size (from 1,200 to 3,900). Eight chronic care indicators (4 medication-based and 4 screening-based) showed no significant association with panel size. The likelihood of individuals with a new diagnosis of congestive heart failure having an echocardiogram, however, increased by a relative 8.1% (P <.001) with higher panel size. Increasing panel size was also associated with a 10.8% relative increase in hospitalization rates for ambulatory-care-sensitive conditions (P = .04) and a 10.8% decrease in non-urgent emergency department visits (P = .004). Continuity was highest with medium panel sizes (P <.001), and comprehensiveness had a small decrease (P = .03) with increasing panel size. CONCLUSIONS: Increasing panel size was associated with small decreases in cancer screening, continuity, and comprehensiveness, but showed no consistent relationships with chronic disease management or access indicators. We found no panel size threshold above which quality of care suffered.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».