A real-time measurement of general practice workload in the Republic of Ireland: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Demand for GP services in the Republic of Ireland (RoI) is increasing, and the resultant escalation in workload demands is an issue of growing concern. Accordingly, the accurate measurement and description of GP workload is essential to inform future healthcare planning. AIM: To provide a real-time measurement of GP workload with respect to hours worked and of proportional time expenditure on typical workload activities. DESIGN AND SETTING: A prospective study among GPs in the RoI that took place from January 2019 to March 2019. METHOD: Participants were invited to enrol in the study by direct email invitation and via notifications posted within GP-specific monthly journals; online forums; and a social media platform. Participants used a time-management software program to self-record workload activity in real time over 6 weeks. RESULTS: In total, 123 GPs were included for final analyses with a total of 8930 hours of activity recorded. The mean duration of a two-session day (excluding break-time) was 9.9 hours (95% confidence interval [CI] = 9.7 to 10.0; interquartile range [IQR] 7.9 to 13.9). Of this time, 64% was spent on clinical consultations. In total, 25.4% of activity was recorded outside the hours of 9.00 am and 5.00 pm. An average of 12.4 face-to-face consultations were completed per session of activity. The mean duration of a 10-session week was greatest for the partner (50.8 hours; 95% CI = 49.8 to 51.9) and >55-year-old (50.8 hours; 95% CI = 49.3 to 52.2) demographics, relative to their respective colleagues. CONCLUSION: To the authors' knowledge, this is the first study to provide an objective, accurate, and granular real-time measurement of GP workload in the RoI, demonstrating the significant volume and variety of work undertaken by GPs in the RoI.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».