Does quality of primary care vary across delivery models?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjectives To determine the relationships between five models of primary care service delivery and quality of care indicators in an urban population. Two fee-for-service (FFS) and three alternative-funded models of primary care service delivery were studiedApproach We allocated all Manitoba residents who had at least three visits to any primary care provider (PCP) at any Winnipeg clinic between 2010-2013 to the most responsible PCP (N = 626,264). We then allocated each PCP to a model of primary care service delivery. We created general linear mixed models to describe the relationship between each model of primary care and the dominant, traditional fee-for-service model for health services use, while controlling for a variety of PCP and patient factors, including patient social complexity.Results Patient social complexity was associated with poorer crude rates for many of the indicators. There were no differences among the models for hospital readmission within 30 days or specialist referral by the assigned PCP. Hospitalizations for ACSC were higher for one alternative funded model (1.98 OR, 1.38-2.83 95% CI), while non-indicated low back X-rays were lower for a different alternative funded model (0.14 OR, 0.03-0.59 95% CI). Ambulatory care visits to any PCP were lower for all three alternative funded models than the two FFS models. The family medicine academic teaching sites had lower rates of continuity of care (p< 0.5)Conclusion Overall, no model of primary care consistently outperformed the others. FFS models had higher rates of visits, but appeared to satisfy patient needs better because they had less use of telehealth services following visits. Teaching sites appeared to sacrifice continuity of care potentially to support other academic activities. Controlling for social complexity was associated with a reduction in the differences between models in indicator outcomes.
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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 | 0,073 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».