Team composition and chronic disease management within primary healthcare practices in eastern Ontario: an application of the Measuring Organizational Attributes of Primary Health Care Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various organizational-level attributes are being implemented in primary healthcare to improve healthcare delivery. There is a need to describe the distribution and nature of these attributes and explore differences across practices.AimThe aim of this study was to better understand organizational attributes of primary care teams, focusing specifically on team composition, nursing roles, and strategies that support chronic disease management. METHODS: We employed a cross-sectional survey design. Team composition, nursing roles, availability of health services, and chronic disease management activities were described using the 'Measuring Organizational Attributes of Primary Health Care Survey.'FindingsA total of 76% (n=26 out of 34) of practice locations completed the survey, including family health teams (FHT; n=21) and community health centers (CHC; n=4). Nurse practitioners (NPs) and registered nurses (RNs) were the most common non-physician providers, and CHCs had a greater proportion of non-physician providers than FHTs. There was overlap in roles performed by NPs and RNs, and registered practical nurses engaged in fewer roles compared with NPs and RNs. A greater proportion of FHTs had systematic chronic disease management services for hypertension, depression and Alzheimer's disease compared with CHC practices. The 'Measuring Organizational Attributes of Primary Health Care Survey' was a useful tool to highlight variability in organizational attributes across PHC practices. Nurses are prominent within PHC practices, engaging in a wide range of roles related to chronic disease management, suggesting a need to better understand their contributions to patient care to optimize their roles.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».