Analysis of Primary Health Care Teams and Integration Policy in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Improving the integration of health services for patients with complex needs is a priority across Canada. To improve patient experience and reduce costs, provinces and territories have implemented diverse team-based primary health care (PHC) models. In Ontario, a boom in both organizational and funding reforms in the early 2000s resulted in the addition of diverse primary care models. The goals of these reforms were to improve the quality of care, care coordination and the comprehensiveness of services. The reforms were reflected at both the provincial and regional (Local Health Integration Networks) levels through strategic guidance documents and through the establishment of primary care evaluation frameworks by key provincial leaders. This study seeks to examine policies and structures that facilitated the development, implementation, and sustainability of team-based PHC models. Analysis of Ontario provincial and regional-level policies released between 2009-2019 reveals that in the last decade, focus has shifted away from highlighting PHC teams as a strategy for integration, instead focusing on broader systems-level integration. Further, primary care evaluation frameworks were not implemented at the local level. More recently, Ontario Health Teams show great promise to reduce silos and improve integration, but the role of primary care and PHC teams in this reform remains unclear. Partout au Canada, l'amélioration de l'intégration des services de santé pour les patients ayant des besoins complexes est une priorité. Pour améliorer l'expérience des patients et réduire les coûts, les provinces et les territoires ont mis en place divers modèles de soins de santé primaires (SSP) basés sur le travail d’équipe. En Ontario, au début des années 2000, un florilège de réformes organisationnelles et financières ont fait éclore divers modèles de soins de première ligne. Les objectifs de ces réformes étaient d'améliorer la qualité et la coordination des soins, ainsi que d’offrir une gamme complète de services. Ces réformes ont été traduites aux niveaux provinciaux et régionaux (Réseaux Locaux d’Intégration des Services de Santé) dans des documents d’orientation stratégique et des cadres d’évaluation des services de première ligne. Cette étude vise à examiner les politiques et les structures qui ont facilité le développement, la mise en œuvre, et la durabilité des modèles de SSP en équipe. Toutefois, l'analyse des politiques provinciales et régionales de l'Ontario publiées entre 2009 et 2019 révèle qu'au cours de la dernière décennie, l'accent n'a plus été mis sur les équipes de SSP en tant que stratégie d'intégration, mais plutôt sur une intégration plus large au niveau du système de santé. En outre, les cadres d'évaluation des SSP n'ont pas été mis en œuvre au niveau local. Les équipes interdisciplinaires de première ligne de l'Ontario créées plus récemment sont très prometteuses pour réduire les cloisonnements et améliorer l'intégration, mais le rôle des soins primaires et des équipes de SSP dans cette réforme n’a pas été clarifié.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».