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Enregistrement W4294243609 · doi:10.23889/ijpds.v7i3.1849

The same, only different: Using physician billing data from four provincial payment systems to describe family physician practice patterns in Canada.

2022· article· en· W4294243609 sur OpenAlexaffabout
Ruth Lavergne, Sandra Peterson, David Rudoler, David Stock, Emily Gard Marshall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaOntario Shores Centre for Mental Health SciencesDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Per capitaMedicineMedical prescriptionFamily medicineCohortPaymentWorkforceEmergency departmentPopulationService (business)DemographyMedical emergencyNursingBusinessFinanceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesIn Canada physician payment systems and associated billing data vary across provinces. We used linked billing data to develop comparable measures of family physician (FP) service volume, continuity, and comprehensiveness in each of four provinces, with the goal of describing changing patterns over time, relevant to workforce planning policy. ApproachWe accessed linked population and physician registry data, vital statistics, physician billing data, hospital and emergency department records, and (where available) laboratory and prescription drug records in four Canadian provinces from 1996/7 to 2017/8. We tracked changes in primary care physician service volume (patient visits), continuity, and comprehensiveness over two decades, and explored the impacts of career stage and graduation cohort on patterns observed. We also quantified changes in the volume of services that required FP coordination, review, administration, and/or follow-up, reporting changes in service volume per-capita, per community-based family physician and per physician visit. ResultsVisit volume and continuity per provider fell over time in the four provinces examined. Visits increased with years in practice until mid-to-late-career and declined into end-of-career. We found no relationship between graduation cohort and practice volume, continuity, or comprehensiveness of care. Over this time period, the number of FPs per-capita has grown, but the number in comprehensive, community-based practice has remained constant. While primary care visits have declined, the number of prescriptions, lab tests, emergency department visits, and specialist visits per capita have all increased. When expressed per community-based FP, and particularly per community-based FP patient visit, the increases in workload range from 36.1% for lab tests to 55.0% for ED follow-up. Increases in service volume are greatest among patients ages 80 and older, a rapidly-growing population segment. ConclusionLinked data capturing changes in practice patterns and workload suggest that even with an increasing per-capita supply of family physicians, additional resources will be needed to ensure all patients can access comprehensive primary care. Information on the various roles family physicians fill and demographic change will strengthen workforce planning.

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)0,009
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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