Calculating physician supply using a service day method and the income percentiles method: a descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important to have an accurate count of physicians and a measurable understanding of their service provision for physician resource planning. Our objective was to compare 2 methods (income percentiles [IP] and service day activities [SVD]) for calculating the supply of full-time (FT) and part-time (PT) primary care physicians (PCPs) as measures of both physician supply counts and level of provider continuity. METHODS: Using an observational study design, we compared 2 methods of calculating the supply of PT and FT PCPs for 2011-2015. For the IP approach, the Canadian Institute for Health Information's method was applied to Alberta Health billing data. The SVD method calculated annual service days for fee-for-service PCPs. A simple descriptive analysis was conducted of the supply of PT and FT PCPs. RESULTS: The 2 methods agreed on the FT versus PT status of 85.2% of PCPs in 2015 but disagreed on the status of 490 PCPs. A total of 239 PCPs were classified as working FT by the IP method but PT by the SVD method. Two hundred and fifty-one PCPs were classified as working PT according by the IP method but FT by the SVD method. The former group of 239 PCPs worked fewer days per week (3.22 v. 4.1) and fewer weekend days per year (8.6 v. 24.1), billed more per year ($300 327 v. $201 834) and saw more patients per day (26.8 v. 17.8) with less continuity of care (38.0% v. 72.0%) than the latter group of 251 PCPs. INTERPRETATION: The SVD method provides a valid alternative to calculating GP supply that distinguishes groups of physicians that the standard IP methodology does not. Those groups provide very different service; policy-makers may benefit from distinguishing them.
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».