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Enregistrement W4225136847 · doi:10.1101/2022.04.22.22274184

Enterprise healthcare physician services in Canada: an environmental scan

2022· preprint· en· W4225136847 sur OpenAlexafffundabout
Sheryl Spithoff, Lana Mogic

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésBusinessHealth careThe InternetPublic relationsMarketingInternet privacyKnowledge managementWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Employers in Canada are increasingly offering physician services to their employees, often through third party workplace “enterprise healthcare” platforms. To date however, little work has been done to understand this method of organizing and delivering care. Objective To understand the nature, extent and implications of enterprise healthcare physician services in Canada. Methods We conducted structured internet and database searches to identify enterprise healthcare platforms that provided physician services and their public websites. To answer our research question, We extracted data from company websites and linked company documents as well as information from Mergent Intellect, a web-based application with business data on Canadian companies. Results We identified nine companies offering enterprise physician services to employees in Canada via 11 enterprise software platforms. According to company claims, over four million Canadian employees and their family members have access to enterprise physician services. All platforms offer virtual physician services and five also facilitate in person visits. Ten of the platforms provide primary care services and one offers only addiction medicine services. Four of the platforms offer to communicate and share information with an employee’s regular primary care provider. Five state they share aggregate or de-identified health data with employers. Conclusions Enterprise healthcare companies provide millions of Canadian employees and their families with rapid access to virtual physician services and, in some cases, in person care. These services may disrupt continuity of care (care by the same provider over time) and pose risks to employee privacy. As other Canadians do not have access to these services, enterprise healthcare is also introducing two-tiered healthcare across Canada potentially affecting the sustainability of the public healthcare system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,052
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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