Comparing the Quality of Primary Care between Public and Private Providers in Urban China: A Standardized Patient Study
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have been limited by not directly comparing the quality of public and private CHCs using a standardized patient method (SP). This study aims to evaluate and compare the quality of the primary care provided by public and private CHCs using a standardized patient method in urban China. We recruited 12 standardized patients from the local community presenting fixed cases (unstable angina and asthma), including 492 interactions between physicians and standardized patients across 63 CHCs in Xi'an, China. We measured the quality of primary care on seven criteria: (1) adherence to checklists, (2) correct diagnosis, (3) correct treatment, (4) number of unnecessary exams and drugs, (5) diagnosis time, (6) expense of visit, (7) patient-centered communication. Significant quality differences were observed between public CHCs and private CHCs. Private CHC physicians performed 4.73 percentage points lower of recommended questions and exams in the checklist. Compared with private CHCs, public CHC providers were more likely to give a higher proportion of correct diagnosis and correct treatment. Private CHCs provided 1.42 fewer items of unnecessary exams and provided 0.32 more items of unnecessary drugs. Private CHC physicians received a 9.31 lower score in patient-centered communication. There is significant quality inequality in different primary care models. Public CHC physicians might provide a higher quality of service. Creating a comprehensive, flexible, and integrated health care system should be considered an effective approach towards optimizing the management of CHC models.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».