How the Novel Person-Centered Primary Care Measure Performs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Person-Centered Primary Care Measure (PCPCM) is a relatively new and concise yet comprehensive measure of primary care quality. The objectives of this study are to administer the PCPCM in Canada and to understand whether there is an association between the PCPCM and sociodemographic and patient experience measures. Methods: The PCPCM was added to the routine patient experience survey administered at a multi-site academic primary care practice in Toronto, Canada. The survey was administered to patients with an e-mail on file and included questions on demographics, timely access, patient-centeredness, care continuity, and the PCPCM. Descriptive statistics were used to summarize the PCPCM. We used 1-way analysis of variance to determine whether there was an association between the PCPCM and patient demographics and patient experience measures at the team level. Results: We analyzed 2581 survey responses. The mean PCPCM score was 3.47. The PCPCM was higher for people with better health status (P < .001), those born in Canada (P = .036), those with higher educational attainment (P = .003), and those who knew their provider for longer (P < .001). There was no significant association between PCPCM and income quintile (P = .417). The PCPCM was significantly associated with all 9 patient experience measures related to access, patient-centeredness, and care continuity (P < .001). Conclusions: The 11-item PCPCM is a feasible and meaningful measure that reflects patient-reported access, continuity, and patient-centeredness and can be incorporated into primary care patient experience surveys to evaluate and improve quality 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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».