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Enregistrement W3183285222 · doi:10.1186/s12960-021-00633-9

How long does it take patients to find a new primary care physician when theirs retires: a population-based, longitudinal study

2021· article· en· W3183285222 sur OpenAlexafffund
Lindsay Hedden, Megan Ahuja, M. Ruth Lavergne, Kimberlyn McGrail, Michael R. Law, Lucy Cheng, Morris L. Barer

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHealth services researchHealth administrationSocioeconomic statusCohortPopulationPrimary care physicianFamily medicineDemographyProportional hazards modelHealth carePublic healthLongitudinal studyGerontologyPrimary careInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The retirement of a family physician can represent a challenge in accessibility and continuity of care for patients. In this population-based, longitudinal cohort study, we assess whether and how long it takes for patients to find a new majority source of primary care (MSOC) when theirs retires, and we investigate the effect of demographic and clinical characteristics on this process. METHODS: We used provincial health insurance records to identify the complete cohort of patients whose majority source of care left clinical practice in either 2007/2008 or 2008/2009 and then calculated the number of days between their last visit with their original MSOC and their first visit with their new one. We compared the clinical and sociodemographic characteristics of patients who did and did not find a new MSOC in the three years following their original physician's retirement using Chi-square and Fisher's exact test. We also used Cox proportional hazards models to determine the adjusted association between patient age, sex, socioeconomic status, location and morbidity level (measured using Johns Hopkins' Aggregated Diagnostic Groupings), and time to finding a new primary care physician. We produce survival curves stratified by patient age, sex, income and morbidity. RESULTS: Fifty-four percent of patients found a new MSOC within the first 12 months following their physician's retirement. Six percent of patients still had not found a new physician after 36 months. Patients who were older and had higher levels of morbidity were more likely to find a new MSOC and found one faster than younger, healthier patients. Patients located in more urban regional health authorities also took longer to find a new MSOC compared to those in rural areas. CONCLUSIONS: Primary care physician retirements represent a potential threat to accessibility; patients followed in this study took more than a year on average to find a new MSOC after their physician retired. Providing programmatic support to retiring physicians and their patients, as well as addressing shortages of longitudinal primary care more broadly could help to ensure smoother retirement transitions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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