Ontario primary care models: a descriptive study
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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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».