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Enregistrement W2806780895 · doi:10.1186/s12875-018-0767-9

Assessing the representativeness of physician and patient respondents to a primary care survey using administrative data

2018· article· en· W2806780895 sur OpenAlexafffundabout
Allanah Li, Shawna Cronin, Yu Bai, Kevin Walker, Mehdi Ammi, William Hogg, Sabrina T. Wong, Walter P. Wodchis

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBruyèreUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesInstitute for Work & HealthToronto Rehabilitation InstituteCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineGeneralizability theoryRepresentativeness heuristicFamily medicinePrimary careHealth careMEDLINEPrimary care physician

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: QUALICOPC is an international survey of primary care performance. QUALICOPC data have been used in several studies, yet the representativeness of the Canadian QUALICOPC survey is unknown, potentially limiting the generalizability of findings. This study examined the representativeness of QUALICOPC physician and patient respondents in Ontario using health administrative data. METHODS: This representativeness study linked QUALICOPC physician and patient respondents in Ontario to health administrative databases at the Institute for Clinical Evaluative Sciences. Physician respondents were compared to other physicians in their practice group and all Ontario primary care physicians on demographic and practice characteristics. Patient respondents were compared to other patients rostered to their primary care physicians, patients rostered to their physicians' practice groups, and a random sample of Ontario residents on sociodemographic characteristics, morbidity, and health care utilization. Standardized differences were calculated to compare the distribution of characteristics across cohorts. RESULTS: QUALICOPC physician respondents included a higher proportion of younger, female physicians and Canadian medical graduates compared to other Ontario primary care physicians. A higher proportion of physician respondents practiced in Family Health Team models, compared to the provincial proportion for primary care physicians. QUALICOPC patient respondents were more likely to be older and female, with significantly higher levels of morbidity and health care utilization, compared with the other patient groups examined. However, when looking at the QUALICOPC physicians' whole rosters, rather than just the patient survey respondents, the practice profiles were similar to those of the other physicians in their practice groups and Ontario patients in general. CONCLUSIONS: Comparisons revealed some differences in responding physicians' demographic and practice characteristics, as well as differences in responding patients' characteristics compared to the other patient groups tested, which may have resulted from the visit-based sampling strategy. Ontario QUALICOPC physicians had similar practice profiles as compared to non-participating physicians, providing some evidence that the participating practices are representative of other non-participating practices, and patients selected by visit-based sampling may also be representative of visiting patients in other practices. Those using QUALICOPC data should understand this limited representativeness when generalizing results, and consider the potential for bias in their analyses.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,537
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,065 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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