The impact of introducing multidisciplinary care assessments on access to rheumatology care in British Columbia: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2011 the British Columbia (BC) Ministry of Health introduced a new fee-for-service billing code that allowed "Multidisciplinary Care Assessment" (MCA). This change has the potential to change access to and quality of care for patients. This study aimed to explore the impact on access to rheumatology services in the province. METHODS: Fee-for-service rheumatology billings were evaluated for each rheumatologist 2 years before and after use of the MCA code. Numbers of 1) unique patients and 2) services provided per month were used as proxy measures of access to care. A multiple-baseline interrupted time series model assessed the impact of the MCA on levels and trends of the access outcomes. RESULTS: Our analysis consisted of 82,360 patients cared for by 26 rheumatologists who billed for an MCA. In our primary analysis we observed a sustained increase in the mean number of unique patients of 4.9% (95% CI: 0.0% to 9.9%, p = 0.049) and the mean number of services of 7.1% (95% CI: 1.0% to 13.6%, (p = 0.021), per month provided by a rheumatologist, corresponding to the initial use of MCA. CONCLUSION: The introduction of the MCA code was associated with an initial increase in the measures of access, which was maintained but did not increase over time. Our study suggests that the use of Multidisciplinary Care Assessment can contribute to expanding and/or sustaining access to care for people with complex chronic conditions, like rheumatic diseases.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».