Physician group, physician and patient characteristics associated with joining interprofessional team-based primary care in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Countries throughout the world have been experimenting with new models to deliver primary care. We investigated physician group, physician and patient characteristics associated with voluntarily joining team-based primary care in Ontario. METHODS: This cross-sectional study linked provincial administrative datasets to form data extractions of interest over time with the earliest in 2005 and the latest in 2013. We generated mixed, generalized chi-square and multivariate models to compare the characteristics of teams and non-teams, both with blended capitation reimbursement, and to examine characteristics associated with joining a team. RESULTS: Having more physicians per group, being a female physician, having more years under the blended capitation model, having more patients in the lowest income quintile and more patients residing in rural areas were positively associated with joining a team. Being a female physician and having more patients who are males, recent immigrants and living in rural areas were positively associated with the outcome of joining teams in the late phase. CONCLUSIONS: Our study findings indicate that there are differences in physician group, physician and patient characteristics when comparing teams to non-teams. Other jurisdictions aiming to expand physician participation in interprofessional care should note those factors. Researchers looking to understand the impact of team-based care should be aware of pre-existing differences and the need to address selection bias associated with participation in team-based care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».