A population profile of older adults with prescription encounters with nurse practitioners and family physicians in Ontario: a descriptive retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Compared with patients in family physician practices, there is a poor understanding at a population level of patients in nurse practitioner practices. The study aim was to use Ontario administrative databases to identify the sociodemographic characteristics and comorbidities of patients aged 65 years and older who were prescribed medications by nurse practitioners and family physicians between 2000 and 2015. Methods: This population-based descriptive retrospective cohort study included patients 65 years of age and older with Ontario Health Insurance Plan eligibility and at least 1 prescription encounter with a nurse practitioner or family physician during the study period. Prescription identification of patients permitted their characterization by age, sex, geographical location, rurality, neighbourhood income and comorbidities. Patients were categorized into 3 provider groups on the basis of the percentage of prescription encounters with nurse practitioners versus family physicians. Results: In 2015, patients in the study cohort with prescriptions by nurse practitioners (n = 25 220) were younger than those with prescriptions by family physicians (40.3% were aged 65–69 yr) and they were more likely to be residents of low-income neighbourhoods (44.0% were in the lowest 2 neighbourhood income quintiles) and to be living outside of central Ontario. In contrast, patients who received prescriptions from family physicians (n = 1 952 904) tended to be older (26.8% were aged ≥ 80 yr), to have higher incomes (21.1% were in the highest neighbourhood income quintile) and to live in urban areas (86.5%). Mean Elixhauser Comorbidity Index scores were consistently lower among patients cared for by nurse practitioners than among those predominantly seen by family physicians (1.30 v. 2.04). The most prevalent conditions were hypertension and diabetes, regardless of provider. Interpretation: The patient characteristic with the highest variability between providers was geographic residence in the province. Elucidating patterns of care is critical for primary care policy and our results provide baseline data for future health care planning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».