Encounters with Rheumatologists in a Publicly Funded Canadian Healthcare System: A Population-based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify population-level and practice-level encounters with rheumatologists over time. METHODS: We conducted a population-based study from 2000 to 2015 in Ontario, Canada, where all residents are covered by a single-payer healthcare system. Annual total number of unique patients seen by rheumatologists, the number of new patients seen, and total number of encounters with rheumatologists were identified. RESULTS: From 2000 to 2015, the percentage of the population seen by rheumatologists was constant over time (2.7%). During this time, Ontario had a stable supply of rheumatologists (0.8 full-time equivalents/75,000). From 2000 to 2015, the number of annual rheumatology encounters increased from 561,452 to 786,061, but the adjusted encounter rates remained stable over time (at 62 encounters per 1000 population). New patient assessment rates declined over time from 10 new outpatient assessments per 1000 in 2000 to 6 per 1000 in 2015. The crude volume of new patients seen annually decreased and an increasing proportion of rheumatology encounters were with established patients. We observed a shift in patient case mix over time, with more assessments for systemic inflammatory conditions. Rheumatologists' practice volumes, practice sizes, and the annual number of days providing clinical care decreased over time. CONCLUSION: Over a 15-year period, the annual percentage of the population seen by a rheumatologist remained constant and the volume of new patients decreased, while followup patient encounters increased. Patient encounters per rheumatologist decreased over time. Our findings provide novel information for rheumatology workforce planning. Factors affecting clinical activity warrant further research.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».