Ontario primary care models: a descriptive study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Between 2001 and 2006, the Ontario government introduced a menu of new primary care models, with elements such as patient enrolment and minimum group sizes, and various combinations of fee-for-service, capitation, pay-for-performance and salary. From the statistical perspective of physicians, as opposed to patients, we looked at the distribution of physician characteristics, group size and patient visit patterns across models to describe primary care practice in Ontario. METHODS: Using administrative data for fiscal year 2010/11 containing information on physician characteristics, patient rostering status, patient visits and other practice information, we described similarities and differences across primary care models. RESULTS: Our sample included 11 626 family physicians. Compared with physicians in the new primary care models, physicians in fee-for-service models are much more likely to work part-time and many, particularly younger and female physicians, do not work in full-year full-scope practices. Among the new primary care models, physicians in capitated models are slightly younger, are less likely to be an international medical graduate, work in smaller physician teams and do not practice in urban areas. On average, physicians saw and rostered 1888 patients. Although there is still substantial variation within each model, fee-for-service physicians saw the fewest patients; physicians in capitated models saw somewhat more, and those in the noncapitated models saw the most patients. INTERPRETATION: Practice and physician characteristics vary systematically across models. A high percentage of rostered patients see physicians outside the group with which they are rostered. Group-based primary care models may not have a large impact on group integration and continuity in the provision of primary care services.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle