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Enregistrement W2794777250 · doi:10.1186/s12875-018-0802-x

How well do public sector primary care providers function as medical generalists in Cape Town: a descriptive survey

2018· article· en· W2794777250 sur OpenAlexaboutno aff
Renaldo Christoffels, Robert Mash

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Health, University of SydneyUniversiteit Stellenbosch
Mots-clésMedicineWorkforcePrimary careFamily medicineDescriptive statisticsMedical diagnosisNursingPhysician assistantsGeneralist and specialist speciesPublic healthHealth careNurse practitioners

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective primary health care requires a workforce of competent medical generalists. In South Africa nurses are the main primary care providers, supported by doctors. Medical generalists should practice person-centred care for patients of all ages, with a wide variety of undifferentiated conditions and should support continuity and co-ordination of care. The aim of this study was to assess the ability of primary care providers to function as medical generalists in the Tygerberg sub-district of the Cape Town Metropole. METHODS: A randomly selected adult consultation was audio-recorded from each primary care provider in the sub-district. A validated local assessment tool based on the Calgary-Cambridge guide was used to score 16 skills from each consultation. Consultations were also coded for reasons for encounter, diagnoses and complexity. The coders inter- and intra-rater reliability was evaluated. Analysis described the consultation skills and compared doctors with nurses. RESULTS: 45 practitioners participated (response rate 85%) with 20 nurses and 25 doctors. Nurses were older and more experienced than the doctors. Doctors saw more complicated patients. Good inter- and intra-rater reliability was shown for the coder with an intra-class correlation coefficient of 0.84 (95% CI 0.045-0.996) and 0.99 (95% CI 0.984-0.998) respectively. The overall median consultation score was 25.0% (IQR 18.8-34.4). The median consultation score for nurses was 21.6% (95% CL 16.7-28.1) and for doctors was 26.7% (95% CL 23.3-34.4) (p = 0.17). There was no difference in score with the complexity of the consultation. Ten of the 16 skills were not performed in more than half of the consultations. Six of the 16 skills were partly or fully performed in more than half of the consultations and these included the more biomedical skills. CONCLUSION: Practitioners did not demonstrate a person-centred approach to the consultation and lacked many of the skills required of a medical generalist. Doctors and nurses were not significantly different. Improving medical generalism may require attention to how access to care is organised as well as to training programmes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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