Exploring Privatization in Canadian Primary Care: An Environmental Scan of Primary Care Clinics Accepting Private Payment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Private payment within primary care has not received extensive scrutiny, despite the emergence of "concierge" primary care services.Objective: We conducted an environmental scan to explore the nature of private payment for primary care across Canada.Method: We extracted data from clinic websites on funding models, range of services provided and whether they were independent or part of a chain.We conducted a thematic analysis of service advertisements.Results: We identified 83 private clinics across six provinces, predominately in urban areas.Private payment-only clinics offered the widest range of services and advertisements emphasised timely, comprehensive care.Conclusion: The extent to which these clinics and bundling of primary care with privately paid wellness services impact patients' access to care should be the subject of future research. RésuméContexte : Le paiement privé dans le cadre des soins primaires n' a pas fait l' objet d' un examen minutieux, et ce, malgré l'émergence de services de soins primaires « de conciergerie ».Objectif : Nous avons effectué une analyse environnementale pour explorer la nature du paiement privé des soins primaires au Canada.Méthode : Nous avons extrait, à partir des sites Web des cliniques, des données sur les modèles de financement, sur la gamme de services fournis et sur le type de cliniques, à savoir si elles étaient indépendantes ou faisaient partie d' une chaîne.Nous avons procédé à une analyse thématique des annonces de services offerts.Résultats : Nous avons identifié 83 cliniques privées dans six provinces, principalement dans les zones urbaines.Les cliniques privées payantes offraient la plus large gamme de services et leurs annonces mettaient l' accent sur des soins complets et en temps opportun.Conclusion : La mesure dans laquelle ces cliniques et le regroupement des soins primaires avec des services de bien-être privés ont un impact sur l' accès des patients aux soins devrait faire l' objet de recherches futures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».