Organizational Typology of Interprofessional Primary Care Teams in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Context Interprofessional primary care teams (IPCT) are the main model for organizing primary health care. To date, little is known about the organizational heterogeneity of IPCT and how this heterogeneity may be related to the characteristics of the population they serve. Objective The purpose of this study was to describe the current profiles of IPCT. Setting and population studied 369 IPCT in Quebec, Canada. Study Design and analysis This cross-sectional study performed a mixture model analysis to identify the underlying profiles of the 369 IPCT. The data source was the Financial Monitoring file of the Health Ministry of Quebec. The organizational characteristics included in the model were the number of full-time equivalents (FTEs) of physicians, nurse practitioners, registered nurses, and social workers, type of IPCT (network, university-affiliated, regular), sector (private, public, mixed), presence of a pharmacist, presence of a partner agreement (with another IPCT or a hospital), number of registered patients, attendance rate, number of practices affiliated under the same IPCT and total funding. The optimal number of profiles was determined by statistical criteria (AIC, BIC) and clinical significance. Outcome measures The outcome measure was the organizational profiles of IPCT. Results Six profiles of IPCT were identified. The first profile (20%) included high budget, private IPCT that favoured non-physicians in their teams. The second profile (9%) were low budget, private IPCT with low registration rates. The third profile (7%) described average to high budget, private IPCT that favoured physicians in their teams. Fourth profile (44%) included low to average budget, private IPCT that favoured non-physicians in their teams, and low registration rates. The fifth profile (4%) was a high budget, public and university typed IPCT that favoured physicians in their team and with average registration rates. The last profile (17%) was a high budget, public and university typed IPCT, that favoured physicians in their teams and with low registration rates. Expected outcomes The organizational profiles of IPCT helped determine the heterogeneity of this primary care model. The identification of the heterogeneity will help with the design of organizational and funding policies that will enhance the impact of the IPCT in health outcomes. Further research will help to understand whether this model meets the needs of the population it deserves.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».