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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».