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Enregistrement W4293243782 · doi:10.23889/ijpds.v7i3.2068

Mapping where patients access primary care providers.

2022· article· en· W4293243782 sur OpenAlexaffabout
Eliot Frymire, Peter Gozdyra, Michael Green, Imaan Bayoumi, Richard H. Glazier, Liisa Jaakkimainen, Shahriar Khan, Tara Kiran, Kamila Premji

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralPrimary careHealth careRural areaGeographic information systemFamily medicineMedicineGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesTo gain an understanding of the attribution of patients to newly introduced Ontario Health Teams (OHT). OHTs are responsible for organizing and delivering health local care based on established connections between patients, their primary care providers, and hospitals. Furthermore, we aim to identify areas with poor geographic access to care.
 ApproachWe used GIS analyses and maps to depict the attribution of patients to OHTs based on their uptake of primary care and hospital referral patterns. Residents of a specific local area can be attributed to different OHTs based on their prevailing health seeking choices. This leads to a creation of non-unique OHT ‘capture zones’, which may pose challenges in primary health care planning and delivery.
 The range of spatial analyses and maps used in this study helps to overcome some of these limitations and provides healthcare administrators with important geographic layer of information not available through other data summary methods.
 ResultsThe distribution of patients and patterns of the primary care seeking vary greatly between urban, rural and remote areas. Many of the rural and remote OHTs have their patients clustered in areas surrounding the main hospital. These areas can be quite large geographically but their extents are still unique from other OHTs. OHTs in urban areas show substantial overlaps of their patient base. The urban patients are in most cases highly clustered around the main hospital location for hospitals providing primary and secondary care. The distribution of patients attributed to OHTs with hospitals providing tertiary care is quite spread out throughout the region or even the province.
 All these unique patterns reflect complex ways of primary care seeking behavior and referral patterns for hospital care.
 ConclusionThese attribution maps and data tables are an essential resource for planners and decisions makers in identifying priorities within the regional provision of primary care. This knowledge is essential to a better understanding of health care needs of local populations, and to implementing improvements in health care access.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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