Did the COVID-19 pandemic result in more family physicians stopping practice? Results from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To understand changes in family physician practice patterns and whether more family physicians stopped working during the COVID-19 pandemic compared to previous years. Methods We analyzed administrative data from Ontario, Canada two ways: cross-sectional and longitudinal. First, we identified the percentage and characteristics of all family physicians who had a minimum of 50 billing days in 2019 but no billings during the first six months of the pandemic. Second, for each year from 2010 to 2020, we calculated the percentage of physicians who billed for services in the first quarter of the calendar year but submitted no bills between April and September of the given year. Results We found 3.1% of physicians working in 2019 (N=385/12,247) reported no billings in the first six months of the pandemic. Compared with other family physicians, a higher portion were age 75 or older (13.0% vs. 3.4%, p<0.001), had fee-for-service reimbursement (38% vs 25%, p<0.001), and had a panel size under 500 patients (40% vs 25%, p<0.001). Between 2010 and 2019, an average of 1.6% of physicians who practiced in the first quarter had no billings in each of the second and third quarters of the calendar year compared to 3.0% in 2020 (p<0.001). Conclusions Approximately twice as many family physicians stopped work in Ontario, Canada during COVID-19 compared to previous years, but the absolute number was small and those who did had smaller patient panels. More research is needed to understand the impact on primary care attachment and access to 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».