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Enregistrement W2979447681 · doi:10.13162/hro-ors.v7i4.3886

Improving Access to Family Medicine in Quebec through Quotas and Numerical Targets

2019· article· en· W2979447681 sur OpenAlexaffvenueabout
Ga Eun Lee, Amélie Quesnel‐Vallée

Notice bibliographique

RevueHealth Reform Observer - Observatoire des Réformes de Santé · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill-Queen's University Press
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureNegotiationHealth carePolitical scienceFamily medicineLawMedicinePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite various health reforms over the last 20 years, access to primary care remained stagnant in Qubec, and in 2014 the province had the highest proportion of residents in Canada without a family physician. In November 2014, the Qubec Minister of Health and Social Services introduced Bill 20, An Act to promote access to family medicine and specialized medicine services and to amend various legislative provisions relating to assisted procreation. Bill 20 aimed to increase access to family medicine through a system of quotas of registered patients and penalties for family physicians. Health system user support groups and the governmental advisory group on women's rights supported Bill 20's approach to ensure the rights of system users to access family physicians. However, the union of general practitioners was strongly against the bill due to the clash between the minister's reliance on numbers and the realities of family practice. The union of general practitioners entered negotiations with the minister and while Bill 20 was legalized in 2015, it was agreed that family physicians would be excused from the bill as long as they reached two targets at the end of December 2017: 1) 85% of Qubecers must have a family doctor and 2) family doctors must ensure the patients registered to them see them, and not other doctors, 80% of the time. The targets were not met at the end of December 2017 but the quota system in Bill 20 has yet to be implemented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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