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Enregistrement W2802339509 · doi:10.31128/ajgp-11-17-4413

How common is multiple general practice attendance in Australia?

2018· article· en· W2802339509 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Wright, Jane Hall, Kees Van Gool, Marion Haas

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of General Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Primary Health Care Research Institute, Australian National UniversityUniversity of Technology SydneyAustralian Government
Mots-clésGeneral practiceAttendanceMetropolitan areaQuarter (Canadian coin)Family medicineMedicinePrimary careSample (material)Health careGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Australians can seek general practice care from multiple general practitioners (GPs) in multiple locations. This provides high levels of patient choice but may reduce continuity of care. The aim of this study was to estimate the prevalence of attendance at multiple general practices in Australia, and identify patient characteristics associated with multiple practice attendances. METHOD: A cross-sectional survey of 2477 Australian adults was conducted online in July 2013. Respondents reported whether they had attended more than one general practice in the past year, and whether they had a usual general practice and GP. Demographic information, health service use and practice characteristics were also obtained from the survey. RESULTS: Over one-quarter of the sample reported attending more than one practice in the previous year. Multiple practice attendance is less common with increasing age, and less likely for survey respondents from regional Australia, compared with respondents from metropolitan areas. Multiple practice attenders are just as likely as single practice attenders to have a usual GP. DISCUSSION: A significant proportion of general practice care is delivered away from usual practices. This may have implications for health policy, in terms of continuity and quality of primary care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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