Who gets access to an interprofessional team-based primary care programme for patients with complex health and social needs? A cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether a voluntary referral-based interprofessional team-based primary care programme reached its target population and to assess the representativeness of referring primary care physicians. DESIGN: Cross-sectional analysis of administrative health data. SETTING: Ontario, Canada. INTERVENTION: TeamCare provides access to Community Health Centre services for patients of non-team physicians with complex health and social needs. PARTICIPANTS: All adult patients who participated in TeamCare between 1 April 2015 and 31 March 2017 (n=1148), and as comparators, all non-referred adult patients of the primary care providers who shared patients in TeamCare (n=546 989), and a 1% random sample of the adult Ontario population (n=117 753). RESULTS: TeamCare patients were more likely to live in lower income neighbourhoods with a higher degree of marginalisation relative to comparison groups. TeamCare patients had a higher mean number of diagnoses, higher prevalence of all chronic conditions and had more frequent encounters with the healthcare system in the year prior to participation. CONCLUSIONS: TeamCare reached a target population and fills an important gap in the Ontario primary care landscape, serving a population of patients with complex needs that did not previously have access to interprofessional team-based care. STRENGTHS AND LIMITATIONS: This study used population-level administrative health data. Data constraints limited the ability to identify patients referred to the programme but did not receive services, and data could not capture all relevant patient characteristics.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».