A taxonomy of patient experiences of access and continuity in interprofessional primary care teams
Notice bibliographique
Résumé
Context: Patient experiences of access to care and continuity are essential to support health service improvements centred on patients’ needs. The ability to reach and engage in the care process varies considerably depending on patients’ socio-demographic characteristics. There is a need to understand these experiences to address inequitable access issues. Objective: To identify different profiles of access and continuity experiences of patients registered with interprofessional primary care teams. Study Design and Analysis: This cross-sectional study was conducted from September 2022 to April 2023. We used latent class analysis (LCA) to identify patients’ profiles based on 18 variables (access, continuity, chronic conditions, health status perception, clinic size, area) and multinomial logistic regression to analyze the class membership association with eight socio-demographic characteristics. Setting: 104 clinics across 14 regions of Quebec, Canada. Population Studied: 121,570 registered patients over 18 years of age with an email address in the electronic medical record. Outcome Measures: The optimal number of profiles (five) was determined using LCA measures (AIC, BIC, entropy). Results: Two profiles of patients in urban areas experienced difficulties obtaining care due to lack of availability of their physician: 1) “Mental health needs” (37% of respondents) perceived their mental health as poor and 2) “Physical health needs” perceived their physical health as poor (7%). 3) “Booking elsewhere” (28%) experienced difficulties reaching the clinic and consulted another clinic. 4) “Challenging booking” (12%) experienced difficulties reaching and traveling to the clinic. 5) “Rural chronic conditions” (16%) experienced difficulties with all access and continuity features, had a chronic condition, were in a rural area, and consulted at the emergency room. Female gender and a low education level were associated with belonging to class 2; male gender, high education and financial status with class 3; young age and low social support with class 4; elderly and low financial status with class 5; new immigrants with classes 1 and 5. Conclusions: These results highlight specific access barriers and potential areas for improvement based on patient experiences, such as difficulties related to physician availability for patients with mental health needs, reaching the clinic, and continuity of care for patients with social vulnerabilities and chronic conditions.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».