Incorporating Group Medical Visits into Primary Healthcare: Are There Benefits?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Group medical visits (GMVs) have been touted as an innovation to effectively and efficiently provide primary healthcare (PHC) services. The purpose of this paper is to report whether GMVs have tangible benefits for providers and patients. METHODS: This descriptive study included in-depth interviews with patients attending and providers facilitating GMVs and direct observation. Five primary care practices in rural towns and four First Nations communities participated. This paper reports on an analysis of interviews and observations. RESULTS: Thirty-four providers and 29 patients were interviewed. Patient participants were an average of 62 years old, mostly female and married. The three most common chronic conditions reported by patients were diabetes (n = 9), high blood pressure (n = 8) and arthritis (n = 7). Three themes illustrated how GMVs: (1) can foster access to needed health services; (2) expand opportunities for collaboration and team-based care; and (3) improve patient and provider experiences. A fourth theme captured structural challenges in delivering GMVs. DISCUSSION: There are tangible benefits in delivering GMVs in PHC. While whole patient panels can benefit from the integration of GMVs into practice, those who could gain the most are patients with complex medical and social needs. GMVs provide an opportunity to enhance PHC, strengthening the system particularly for patients with chronic conditions.
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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 | 0,019 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».