Classifying Physician Practice Style
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary medical care is changing-more female providers, desire for better work-life balance, and increasing availability of walk-in clinics have altered service delivery. There is no uniform physician practice style, and understanding service availability and delivery requires analysis of family physicians' practice patterns, rather than just physician counts. METHODS: This paper offers a new approach for describing the practice habits of primary care physicians. We use administrative data to identify activities associated with acting as "most responsible" physicians. We used British Columbia's administrative health care data from 2007/2008 to 2011/2012 to derive information regarding physicians, patients, and service delivery. We developed 5 variables to describe practice style: referrals, oversight, screening, initial prescribing for long-term medications, and repeat visits. Cluster analysis revealed 3 distinct groups of physicians. RESULTS: Only 24% of the primary care physicians were assigned to the high-responsibility group, whereas 36% and 39% were in the low-responsibility and mixed-practice groups, respectively. All cluster variables follow a similar pattern, with the high-responsibility and low-responsibility physicians many multiples apart on the means and the mixed group falling in between. Several forms of sensitivity analysis confirmed the robustness of these results. CONCLUSIONS: Physician practice patterns influence the effective supply of primary care. The fact that more than one third of British Columbia physicians are identified as "low responsibility" has implications for the delivery of primary care, both in ensuring that people have access to regular care and in insuring high-quality and comprehensive care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».