Family physician practice patterns during COVID-19 and future intentions
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the extent to which family physicians closed their doors altogether or for in-person visits during the pandemic, their future practice intentions, and related factors. Design Cross-sectional survey. Setting Six geographic areas in Toronto, Ont, aligned with Ontario Health Team regions. Participants Family doctors practising office-based, comprehensive family medicine. Main outcome measures Practice operations in January 2021, use of virtual care, and future plans. Results Of the 1016 (85.7%) individuals who responded to the survey, 99.7% (1001 of 1004) indicated their practices were open in January 2021, with 94.8% (928 of 979) seeing patients in person and 30.8% (264 of 856) providing in-person care to patients reporting COVID-19 symptoms. Respondents estimated spending 58.2% of clinical care time on telephone visits, 5.8% on video appointments, and 7.5% on e-mail or secure messaging. Among respondents, 17.5% (77 of 439) were planning to close their existing practices in the next 5 years. There were higher proportions of physicians who worked alone in clinics among those who did not see patients in person (27.6% no vs 12.4% yes, P<.05), among those who did not see symptomatic patients (15.6% no vs 6.5% yes, P<.001), and among those who planned to close their practices in the next 5 years (28.9% yes vs 13.9% no, P<.01). Conclusion Most family physicians in Toronto were open to in-person care in January 2021, but almost one-fifth were considering closing their practices in the next 5 years. Policy makers need to prepare for a growing family physician shortage and better understand factors that support recruitment and retention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».