Factors Affecting Physician Performance: Implications for Performance Improvement and Governance
Notice bibliographique
Résumé
Background: a physician' s personal and professional characteristics constitute only one, and not necessarily the most important, determining factor of clinical performance.our study assessed how physician, organizational and systemic factors affect family physicians' performance.Method: our study examined 532 family practitioners who were randomly selected for peer assessment by the College of Physicians and surgeons of ontario.a series of multivariate regression analyses examined the impact of physician factors (e.g., demographics, certification) on performance scores in five clinical areas: acute care, chronic conditions, continuity of care and referrals, well care and records.a second series of regressions examined the simultaneous effects of physician, organizational (e.g., practice volume, hours worked, solo practice) and systemic factors (e.g., northern practice location, community size, physician-to-population ratio).Results: our study had three key findings: (a) physician factors significantly influence performance but do not appear to be nearly as important as previously thought; (b) organizational and systemic factors have significant effects on performance after the effects of physician factors are controlled; and (c) physician, organizational and systemic factors have varying effects across different dimensions of clinical performance.Conclusions: We discuss the implications of our results for performance improvement and physician governance insofar as both need to consider the broader environmental context of medical practice.
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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 | 0,012 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».