Alignment of Canadian Primary Care With the Patient Medical Home Model: A QUALICO-PC Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The patient medical home (PMH) model aims to improve patient satisfaction and health outcomes in Canada, but since its introduction in 2009, there has been no evaluation of the extent to which primary care conforms with PMH attributes. Our objective was to compare current primary care across Canada with the 10 goals of the PMH model. METHODS: A cross-sectional survey of primary care organization and delivery was conducted in Canadian provinces to evaluate the PMH-based attributes of primary care practices. Family physician and patient responses were mapped to the 10 goals of the PMH model. We used regression models to describe the provinces' success in meeting the goals, taking specific practice characteristics into account. We created a PMH composite score by weighting each goal equally for each practice and aggregating these by province. The PMH score is the sum of the values for each goal, which were scored from 0 to 1; a score of 10 indicates that all 10 goals of the PMH model were achieved. RESULTS: Seven hundred seventy-two primary care practices and 7,172 patients participated in the survey. The average national PMH score was 5.36 (range 4.75-6.23) of 10. Ontario was the only province to score significantly higher than Canada as a whole, whereas Québec, Newfoundland/Labrador, and New Brunswick/Prince Edward Island scored below the national average. There was little variation, however, among provinces in achieving the 10 PMH goals. CONCLUSIONS: Provincial PMH scores indicate considerable room for improvement if the PMH goals are to be fully implemented in Canada.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».