Centralized Waiting Lists for Unattached Patients in Primary Care: Learning from an Intervention Implemented in Seven Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Centralized waiting lists (CWLs) are one solution to reduce the problematic number of patients without a regular primary care provider. This article describes different models of CWLs for unattached patients implemented in seven Canadian provinces and identifies common issues in the implementation of these CWLs. Methods: Logic models of each province's intervention were built after a grey literature review, 42 semi-structured interviews and a validation process with key stakeholders were performed. Results: Our analysis across provinces showed variability and common features in the design of CWLs such as same main objective to attach patients to a primary care provider; implementation as a province-wide program with the exception of British Columbia; management at a regional level in most provinces; voluntary participation for providers except in two provinces where it was mandatory for providers to attach CWL patients; fairly similar registration process across the provinces; some forms of prioritization of patients either using simple criteria or assessing for vulnerability was performed in most provinces except New Brunswick. Conclusion: Despite their differences in design, CWLs implemented in seven Canadian provinces face common issues and challenges regarding provider capacity to address the demand for attachment, barriers to the attachment of more vulnerable and complex patients as well as non-standardized approaches to evaluating their effectiveness. Sharing experiences across provinces as CWLs were being implemented would have fostered learning and could have helped avoid facing similar challenges.
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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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».