Utilization of primary care physicians by medical residents: A survey-based study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Existing research has demonstrated overall low rates of residents establishing care with a primary care physician (PCP). We conducted a survey-based study to better understand chronic illness, PCP utilization, and prescription medication use patterns in resident physician populations. Methods: In 2017, we invited internal and family medicine trainees from a convenience sample of U.S. residency programs to participate in a survey. We compared the characteristics of residents who had established care with a PCP to those who had not. Results: The response rate was 45% (348/766 residents). The majority (n = 205, 59%) of respondents stated they had established care with a PCP primarily for routine preventative care (n = 159, 79%) and access in the event of an emergency (n = 132, 66%). However, 31% (n = 103) denied having had a wellness visit in over 3 years. Nearly a quarter of residents (n = 77, 23%) reported a chronic medical illness and 14% (n = 45) reported a preexisting mental health condition prior to residency. One-third (n = 111, 33%) reported taking a long-term prescription medication. Compared to residents who had not established care, those with a PCP (n = 205) more often reported a chronic condition (P < 0.001), seeing a subspecialist (P = 0.01), or taking long-term prescription medications (P < 0.001). One in 5 (n = 62,19%) respondents reported receiving prescriptions for an acute illness from an individual with whom they did not have a doctor-patient relationship. Conclusion: Medical residents have a substantial burden of chronic illness that may not be met through interactions with PCPs. Further understanding their medical needs and barriers to accessing care is necessary to ensure trainee well-being.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».