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Enregistrement W3056645853 · doi:10.12927/hcpol.2020.26290

Awareness and Use of Community Services among Primary Care Physicians

2020· article· en· W3056645853 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tara Kiran, Tatiana Aratangy, Kimberly Devotta, Nathalie Sava, Patricia O’Campo

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésFamily medicinePhoneMedicineCommunity healthGovernment (linguistics)Primary careLogistic regressionHealth careService (business)NursingOddsPublic healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary care physicians play an important role in care coordination, including initiating referrals to community resources.Yet, it is unclear how awareness and use of community resources vary between physicians practising with and without an extended healthcare team.We conducted a cross-sectional survey of primary care physicians practising in Toronto, Canada, to compare awareness and use of community services between physicians practising in team-and non-team-based practice models.Team-based models included Community Health Centres and Family Health Teams -settings in which the government provides funding for the practice to hire non-physician health professionals, such as social workers, pharmacists, nurse practitioners, registered nurses and others.The survey was mailed to physicians, and reminders were done by phone, fax and e-mail.We used logistic regression to compare awareness between physicians in team-based (N = 89) and non-team-based (N = 138) models after controlling for confounders.We found that fewer than half of the physicians were aware of five of eight centralized intake services (e.g., ConnexOntario, Telehomecare).For most services, team-based physicians had at least twice the odds of being aware of the service compared to non-team-based physicians.Our findings suggest that patients in team-based practices may be doubly advantaged, with access to non-physician health professionals within the practice as well as to physicians who are more aware of community resources. Résumé[60] HEALTHCARE POLICY Vol.16 No.1, 2020 service, comparativement aux médecins qui n' œuvrent pas au sein d' une équipe.Nos résultats suggèrent que les patients qui consultent dans les pratiques où se trouvent des équipes bénéficient d' un double avantage, d' une part grâce à l' accès aux professionnels de la santé non médecins, et d' autre part grâce aux médecins qui sont plus au fait des ressources communautaires disponibles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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