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Enregistrement W4360991821 · doi:10.1370/afm.2945

Declining Comprehensiveness of Services Delivered by Canadian Family Physicians Is Not Driven by Early-Career Physicians

2023· article· en· W4360991821 sur OpenAlexafffundabout
M. Ruth Lavergne, David Rudoler, Sandra Peterson, David Stock, Carole Taylor, Andrew S. Wilton, Sabrina T. Wong, Ian Scott, Kimberlyn McGrail, Rita McCracken, Emily Gard Marshall, Adrian MacKenzie, Alan Katz, Margaret Jamieson, Lindsay Hedden, Agnes Grudniewicz, Laurie J. Goldsmith, Richard H. Glazier, Fred Burge, Doug Blackie

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalNova Scotia Health AuthorityUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesSimon Fraser UniversityUniversity of ManitobaManitoba HealthRoyal Roads UniversityOntario Tech UniversityGolder Associates (Canada)Dalhousie UniversityOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoCARE Canada
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineFamily medicineNova scotiaNursingMinor (academic)Service (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe changes in the comprehensiveness of services delivered by family physicians in 4 Canadian provinces (British Columbia, Manitoba, Ontario, Nova Scotia) during the periods 1999-2000 and 2017-2018 and explore if changes differ by years in practice. We measured comprehensiveness using province-wide billing data across 7 settings (home, long-term care, emergency department, hospital, obstetrics, surgical assistance, anesthesiology) and 7 service areas (pre/postnatal care, Papanicolaou [Pap] testing, mental health, substance use, cancer care, minor surgery, palliative home visits). Comprehensiveness declined in all provinces, with greater changes in number of service settings than service areas. Decreases were no greater among new-to-practice physicians.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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