Walk-in clinic patient characteristics and utilization patterns in Ontario, Canada: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Walk-in clinics are common in North America and are designed to provide acute episodic care without an appointment. We sought to describe a sample of walk-in clinic patients in Ontario, Canada, which is a setting with high levels of primary care attachment. METHODS: We performed a cross-sectional study using health administrative data from 2019. We compared the sociodemographic characteristics and health care utilization patterns of patients attending 1 of 72 walk-in clinics with those of the general Ontario population. We examined the subset of patients who were enrolled with a family physician and compared walk-in clinic visits to family physician visits. RESULTS: Our study found that 562 781 patients made 1 148 151 visits to the included walk-in clinics. Most (70%) patients who attended a walk-in clinic had an enrolling family physician. Walk-in clinic patients were younger (mean age 36 yr v. 41 yr, standardized mean difference [SMD] 0.24), yet had greater health care utilization (moderate and high use group 74% v. 65%, SMD 0.20) than the general Ontario population. Among enrolled Ontarians, walk-in patients had more comorbidities (moderate and high count 50% v. 45%, SMD 0.10), lived farther from their enrolling physician (median 8 km v. 6 km, SMD 0.21) and saw their enrolling physician less in the previous year (any visit 67% v. 80%, SMD 0.30). Walk-in encounters happened more often after hours (16% v. 9%, SMD 0.20) and on weekends (18% v. 5%, SMD 0.45). Walk-in clinics were more often within 3 km of patients' homes than enrolling physicians' offices (0 to < 3 km: 32% v. 22%, SMD 0.21). INTERPRETATION: Our findings suggest that proximity of walk-in clinics and after-hours access may be contributing to walk-in clinic use among patients enrolled with a family physician. These findings have implications for policy development to improve the integration of walk-in clinics and longitudinal primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».