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Enregistrement W4388720731 · doi:10.1370/afm.22.s1.5085

Primary care access in Ontario, Canada: Geographical patterns of primary care attachment

2023· article· en· W4388720731 sur OpenAlexaboutno aff
Lynn Roberts, Peter Gozdyra, Liisa Jaakkimainen, Paul L. Nguyen, Richard H. Glazier, Imaan Bayoumi, Eliot Frymire, Tara Kiran, Kamila Premji, Michael Green

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careGovernment (linguistics)Context (archaeology)Service providerPopulation healthPopulationCommunity healthBusinessMedicineGeographyNursingService (business)Environmental healthPublic healthPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: The Ontario government recently implemented Ontario Health Teams (OHTs), which are nongeographic patient-provider networks. Each Ontario resident is attributed by the government to an OHT based on care-seeking patterns. Our research team has produced data on patterns of primary care attachment by OHTs, providing key information about each OHT’s attributed population and serving as an important resource for applied health services researchers, health care administrators and health policy decision makers. A key gap, and one of the most frequently cited needs from policy makers and service providers, is to provide this same data at a more granular geographical level, facilitating an understanding of attachment patterns at the neighbourhood or local community level. Objective: Using Ontario data on primary care attachment, map community level patterns of attachment and identify key differences in attachment across communities. Study Design and Analysis: Cross-sectional study using linked health administrative data in conjunction with measures of attachment to a primary care provider. Attachment data and maps are provided for 526 Ontario forward sortation areas (FSAs), which are geographical units based on the first three digits of a Canadian postal code. Additional health utilization data and rank order of regions most poorly served by primary care are provided. Datasets: Linked population-based health administrative datasets in Ontario, Canada. Population Studied: All 14.9 million residents of Ontario, Canada meeting study inclusion criteria (e.g., alive, and contact with health care system within 7 years) as of March 31, 2022. Outcome Measures: Patient attachment to primary care. Residents were classified as attached if they use any community health centre (salary- and interdisciplinary team–based model), were enrolled in a primary care program (team–based, blended fee-for-service, blended capitation, or other model) or visited a primary care physician who did not have low continuity (suggesting a walk-in practice). All others were considered uncertainly attached. Results: There was a major variation across the province in those patients who did not have regular access to primary care. In Southern Ontario, large urban centers had higher proportions of uncertainly attached residents. Conclusions: These results help to inform policy makers on where to focus funding and resources to target communities that are under-served in primary care.

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)0,006
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,016
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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