Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand physician acceptance of new patients, specifically the use of "meet and greets"; and to explore FPs' rationale, beliefs, and processes regarding these appointments. DESIGN: Exploratory qualitative interviews. SETTING: Nova Scotia. PARTICIPANTS: A purposive sample of 12 FPs who had previously participated in the Models and Access to Primary Care Providers in Nova Scotia study. METHODS: In-depth, semistructured, 1-on-1 qualitative interviews. Interview transcripts were coded using Atlas.ti and analyzed for typologies and common themes regarding accepting practices. MAIN FINDINGS: Four typologies of accepting practices emerged: no form of meet and greet; nonscreening meet and greet to gather a history; meet and greet to assess alignment of patient needs and provider scope; and meet and greet to screen out undesirable patients. Typology 1 was subdivided: accepting first-come, first-served and accepting with previous patient knowledge. Rationale for each varied. Family physicians employing typologies 1 and 2 emphasized the importance of equitable access to primary care. Family physicians employing typologies 3 and 4 highlighted the challenges of meeting the needs of specific populations within the context of professional and systemic constraints. CONCLUSION: Meet and greets before accepting new patients are purposed differently across providers. Some FPs incorporate these meetings ethically; others present challenges to the principles of equity and nondiscrimination. Policy implications exist for how providers admit new patients and what resources might support more equitable access.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».