A cross‐sectional study of community‐level physician retention and hospitalization in rural Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many rural communities experience poor family physician retention. We examined the association between community-level physician retention and hospitalization for all causes and ambulatory care-sensitive conditions (ACSCs) in 2017 among residents of rural communities in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a population-based cross-sectional study by linking administrative data from the public health insurance program in Ontario. To create the physician retention measure for each rural community, we divided the number of family physicians who worked in the community in both 2016 and 2017 by the total number of unique family physicians in the community in either year. We grouped retention level by tertile and added a fourth category, "no physician" to include communities that did not have any residing physicians in either 2016 or 2017. Outcomes were all-cause hospitalization and ACSC hospitalization between April 1, 2017 and March 31, 2018. FINDINGS: Among 1,436,794 rural residents, there were 93,752 all-cause hospitalizations and 8,691 ACSC hospitalizations in 2017. After controlling for other predictors, compared to residents in low-retention communities, residents of medium- and high-retention communities were 0.888 (95% CI: 0.868-0.909) and 0.937 (95% CI: 0.915-0.960) times as likely to have all-cause hospitalization, and residents of high-retention communities were 0.918 (95% CI: 0.858-0.981) times as likely to have ACSC hospitalization in 2017. CONCLUSIONS: Community-level physician retention is significantly associated with all cause and ACSC hospitalization in rural communities in Ontario, and may serve as an alternate measure to assess the impact of disrupted continuity of 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».