Patterns of patient experience with primary care access in Australia, Canada, New Zealand and Switzerland: a comparative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Access to primary care (PC) is vital, but complex to define and compare between settings. We aimed to generate a typology of patients' access patterns across countries using a novel inductive approach. DESIGN: Cross-sectional surveys. SETTING: Australia, Canada, New Zealand and Switzerland between 2012 and 2014 as part of the QUALICO-PC project. PARTICIPANTS: Data were collected from 1306 general practices and 10 000+ patients, with nine patients per practice. INTERVENTION(S): None. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Typology of access. RESULTS: Three axes were retained, explaining 23% of the total variance: (i) 'temporal and geographical access'; (ii) 'frequency of access and unmet healthcare needs'; and (iii) 'affordability and frequency of access'.Based on the three axes, we identified four clusters of patients: (i) patients reporting overall good access to PC; (ii) frequent users with unmet healthcare needs; (iii) under-users with financial barriers; and (iv) users with poor time/geographical access.Better access to PC was experienced in Switzerland and New Zealand, while worst access was reported in Canada, where most of the time and geographical barriers were reported. Most financial barriers were observed in Australia and New Zealand. Frequent users with some level of unmet healthcare needs are prevalent in all four countries. CONCLUSIONS: Four main groups of patients with different patterns of access were identified: (i) good access; (ii) geographical and time barriers; (iii) financial barriers; and (iv) frequent users with unmet healthcare needs. Differences in access between the four countries are substantial.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».