Does attachment to a family physician reduce emergency department visits? A difference-in-differences analysis of Quebec’s centralized waiting lists for unattached patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients without a regular primary care provider – unattached patients – are more likely to visit hospital emergency departments (ED), leading to poor patient and health system outcomes. In many Canadian provinces, policy responses to improve primary care access and reduce ED utilization of unattached patients have included centralized waiting lists to help find a primary care provider and formal attachment (rostering, empanelment, enrollment, registration) to a family physician. While previous work suggests attachment improves access and continuity of primary care (1), it is unknown whether this translates into fewer ED visits. The aim of this study was to determine whether the rate of emergency department visits significantly decreases in patients attached to a family physician through Quebec’s centralized waiting lists for unattached patients. Methods We used a quasi-experimental difference-in-differences approach, studying patients attached through Quebec’s centralized waiting lists in 2012–2014. We used administrative medical services physicians’ billing data from the Régie de l’Assurance Maladie du Québec (RAMQ). Attachment was determined based on fee codes used to formalize attachment. We compared the change in the rate of emergency department visits over two 12-month periods, for ‘exposed’ patients who became attached (n = 207,669) and ‘control’ patients who remained unattached during the study period (n = 90,637). To balance baseline patient characteristics in the exposed and control cohorts, we calculated a propensity score including age, sex, Charlson-co-morbidity index, medical vulnerability, and region remoteness and performed inverse probability of treatment weighting. We used descriptive statistics and estimated negative binomial regression models, fitted with generalized estimating equations. Results After weighting, cohorts had similar characteristics (standardized differences < 10%). Attached (exposed) patients’ mean annual ED visits decreased from 0.60 to 0.49 (18.3%) following attachment, while unattached (control) patients’ increased from 0.54 to 0.69 (27.8%). The difference-in-differences estimate (Time period*exposure) showed a significant 36% relative reduction (IRR = 0.64, p < 0.001) in the rate of ED visits for patients who were attached, compared to patients who remained unattached on the centralized waiting lists during the study period. Conclusion Our findings suggest that attachment to a family physician through centralized waiting lists for unattached patients significantly reduces the rate of ED utilization.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».