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Enregistrement W4389462743 · doi:10.1136/bmjopen-2023-074120

Characteristics of patients attached to near-retirement family physicians: a population-based serial cross-sectional study in Ontario, Canada

2023· article· en· W4389462743 sur OpenAlexafffundabout
Kamila Premji, Michael Green, Richard H. Glazier, Shahriar Khan, Susan Schultz, Maria Mathews, Steve Nastos, Eliot Frymire, Bridget Ryan

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensOntario Medical AssociationWestern UniversitySt. Michael's HospitalQueen's UniversityUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineCross-sectional studyFamily medicineEpidemiologyPopulationGerontologyEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Population ageing is a global phenomenon. Resultant healthcare workforce shortages are anticipated. To ensure access to comprehensive primary care, which correlates with improved health outcomes, equity and costs, data to inform workforce planning are urgently needed. We examined the medical and social characteristics of patients attached to near-retirement comprehensive primary care physicians over time and explored the early-career and mid-career workforce's capacity to absorb these patients. DESIGN: A serial cross-sectional population-based analysis using health administrative data. SETTING: Ontario, Canada, where most comprehensive primary care is delivered by family physicians (FPs) under universal insurance. PARTICIPANTS: All insured Ontario residents at three time points: 2008 (12 936 360), 2013 (13 447 365) and 2019 (14 388 566) and all Ontario physicians who billed primary care services (2008: 11 566; 2013: 12 693; 2019: 15 054). OUTCOME MEASURES: The number, proportion and health and social characteristics of patients attached to near-retirement age comprehensive FPs over time; the number, proportion and characteristics of near-retirement age comprehensive FPs over time. SECONDARY OUTCOME MEASURES: The characteristics of patients and their early-career and mid-career comprehensive FPs. RESULTS: Patient attachment to comprehensive FPs increased over time. The overall FP workforce grew, but the proportion practicing comprehensiveness declined (2008: 77.2%, 2019: 70.7%). Over time, an increasing proportion of the comprehensive FP workforce was near retirement age. Correspondingly, an increasing proportion of patients were attached to near-retirement physicians. By 2019, 13.9% of comprehensive FPs were 65 years or older, corresponding to 1 695 126 (14.8%) patients. Mean patient age increased, and all physicians served markedly increasing numbers of medically and socially complex patients. CONCLUSIONS: The primary care sector faces capacity challenges as both patients and physicians age and fewer physicians practice comprehensiveness. Nearly 15% (1.7 million) of Ontarians may lose their comprehensive FP to retirement between 2019 and 2025. To serve a growing, increasingly complex population, innovative solutions are needed.

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)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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