Strengthening primary care through patient registration: a review of 10 countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Effective primary care requires continuity in the patient-provider relationship so that the primary care provider can act as the central coordinator of services. For this reason, some high-income countries have insisted on patient registration with a primary care team as part of different reform efforts. This paper develops a framework for analysing the characteristics of patient registration across countries; applies this framework to a selection of high-income countries that have introduced registration; and identifies challenges related to registration and ongoing reform efforts. Methods Based on a literature review, 10 countries - Canada, Denmark, England, France, Germany, Israel, Norway, Sweden Switzerland, and the Netherlands - were selected for analysis. Information was collected using a standardized questionnaire completed by national researchers who reviewed relevant literature and policy documents to report on the establishment and evolution of the policy, the requirements for providers and patients, the benefits for patients, providers and payers, and its connection to primary care reform. Results Patient registration establishes a triangular accountability relationship between patients, providers and payers that many reform advocates claim is the key to achieving better continuity and coordination of care. Results will provide information about the introduction of patient registration in the included countries; the characteristics of patient registration agreements; quantitative indicators, such as the proportion of patients registered, the proportion of primary care providers registering patients, and the average list size of providers. Recent reform experiences and ongoing challenges will also be reviewed. Conclusions This study will allow us to assess patient registration in terms of its key characteristics and outcomes. A preliminary evaluation of the policy's strengths and weaknesses based on key reform criteria is also presented.
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 | 0,027 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».