Using Primary care data metrics to inform policy and practice: Human Health Resource implications.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo produce open access Primary Care Data Reports using standard health administrative measures in primary care in conjunction with measures for attachment to a primary care provider. Illustrate the importance of incorporating patient attachment data as an essential component in Human Health Resource (HHR) planning. ApproachThis cohort study uses standard health administrative linked data in primary care in conjunction with measures of attachment to a primary care provider for the population of Ontario, Canada (14,632,575). Data includes attached and uncertainly attached patients stratified according to key demographics, patient characteristics, health care utilization and primary care indicators. We stratified based on health utilization characteristics and produced 6 priority populations of interest by region. ResultsThe factors most often utilized in informing human health resource planning were based on policy and practice users input and included:1.Patient enrolment model, 2.Attachment to a primary care provider, 3.Who does and does not receive care, 4.Continuity with regular source of care. Policy planners use the reports for improved understanding of the scope of issues in regions and improved understanding of primary care involvement with priority populations. Policy planners have used this report as a data support and measurement tool to identify supply (physician) and demand (patient) data essential in HHR planning. Health system reform initiatives can use this data to inform improvements in the quality of, and equitable access to, primary care services in specific jurisdictions. ConclusionsThese reports contain key physician and patient data characteristics that correspond to primary care attachment rates. This data is essential to HHR planning when the goal is improving access to primary care for both attached and uncertainly attached patients. Data visualization in the form of mapping is especially impactful for policy and practice stakeholders.
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 | 0,163 | 0,393 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».