High-performing physicians are more likely to participate in a research study: findings from a quality improvement study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participants in voluntary research present a different demographic profile than those who choose not to participate, affecting the generalizability of many studies. Efforts to evaluate these differences have faced challenges, as little information is available from non-participants. Leveraging data from a recent randomized controlled trial that used health administrative databases in a jurisdiction with universal medical coverage, we sought to compare the quality of care provided by participating and non-participating physicians prior to the program's implementation in order to assess whether participating physicians provided a higher baseline quality of care. METHODS: We conducted clustered regression analyses of baseline data from provincial health administrative databases. Participants included all family physicians who were eligible to participate in the Improved Delivery of Cardiovascular Care (IDOCC) project, a quality improvement project rolled out in a geographically defined region in Ontario (Canada) between 2008 and 2011. We assessed 14 performance indicators representing measures of access, continuity, and recommended care for cancer screening and chronic disease management. RESULTS: In unadjusted and patient-adjusted models, patients of IDOCC-participating physicians had higher continuity scores at the provider (Odds Ratio (OR) [95% confidence interval]: 1.06 [1.03-1.09]) and practice (1.06 [1.04-1.08]) level, lower risk of emergency room visits (Rate Ratio (RR): 0.93 [0.88-0.97]) and hospitalizations (RR:0.87 [0.77-0.99]), and were more likely to have received recommended diabetes tests (OR: 1.25 [1.06-1.49]) and cancer screening for cervical cancer (OR: 1.32 [1.08-1.61] and breast cancer (OR: 1.32 [1.19-1.46]) than patients of non-participating physicians. Some indicators remained statistically significant in the model after adjusting for provider factors. CONCLUSIONS: Our study demonstrated a participation bias for several quality indicators. Physician characteristics can explain some of these differences. Other underlying physician or practice attributes also influence interest in participating in quality improvement initiatives and existing quality levels. The standard for addressing participation bias by controlling for basic physician and practice level variables is inadequate for ensuring that results are generalizable to primary care providers and practices.
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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 | 0,026 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».