Designing centralized waiting lists for attachment to a primary care provider: Considerations from a logic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Access to a regular primary care provider is essential to quality care. In Canada, where 15 % of patients are unattached (i.e., without a regular provider), centralized waiting lists (CWLs) help attach patients to a primary care provider (family physician or nurse practitioner). Previous studies reveal mechanisms needed for CWLs to work, but focus mostly on CWLs for specialized health care. We aim to better understand how to design CWLs for unattached patients in primary care. In this study, a logic analysis compares empirical evidence from a qualitative case study of CWLs for unattached patients in seven Canadian provinces to programme theory derived from a realist review on CWLs. Data is analyzed using context-intervention-mechanism-outcome configurations. Results identify mechanisms involved in three components of CWL design: patient registration, patient prioritization, and patient assignment to a provider for attachment. CWL programme theory is revised to integrate mechanisms specific to primary care, where patients, rather than referring providers, are responsible for registering on the CWL, where prioritization must consider a broad range of conditions and characteristics, and where long-term acceptability of attachment is important. The study provides new insight into mechanisms that enable CWLs for unattached patients to work.
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 | 0,075 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».