Achieving higher performing primary care through patient registration: A review of twelve high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient registration with a primary care providers supports continuity in the patient-provider relationship. This paper develops a framework for analysing the characteristics of patient registration across countries; applies this framework to a selection of countries; and identifies challenges and ongoing reform efforts. METHODS: 12 jurisdictions (Denmark, France, Germany, Ireland, Israel, Italy, Netherlands, Norway, Ontario [Canada], Sweden, Switzerland, United Kingdom) were selected for analysis. Information was collected by national researchers who reviewed relevant literature and policy documents to report on the establishment and evolution of patient registration, the requirements and benefits for patients, providers and payers, and its connection to primary care reforms. RESULTS: Patient registration emerged as part of major macro-level health reforms linked to the introduction of universal health coverage. Recent reforms introduced registration with the aim of improving quality through better coordination and efficiency through reductions in unnecessary referrals. Patient registration is mandatory only in three countries. Several countries achieve high levels of registration by using strong incentives for patients and physicians (capitation payments). CONCLUSION: Patient registration means different things in different countries and policy-makers and researchers need to take into consideration: the history and characteristics of the registration system; the use of incentives for patients and providers; and the potential for more explicit use of patient-provider agreements as a policy to achieve more timely, appropriate, continuous and integrated care.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».