Taxonomy of advanced access practice profiles among family physicians, nurse practitioners and nurses in university-affiliated team-based primary healthcare clinics in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The advanced access model is highly recommended to improve timely access to primary healthcare (PHC). However, its adoption varies among PHC providers. We aim to identify the advanced access profiles of PHC providers. Design A cross-sectional study was conducted between October 2019 and March 2020. Latent class analysis (LCA) measures were used to identify PHC provider profiles based on 14 variables, 2 organisational context characteristics (clinical size and geographical area) and 12 advanced access strategies. Setting and participants All family physicians, nurse practitioners and nurses working in the 49 university-affiliated team-based PHC clinics in Quebec, Canada, were invited, of which 35 participated. Primary outcome measure The LCA was based on 335 respondents. We determined the optimal number of profiles using statistical criteria (Akaike information criterion, Bayesian information criterion) and qualitatively named each of the six advanced access profiles. Results (1) Low supply and demand planification (25%) was characterised by the smallest proportion of strategies used to balance supply and demand. (2) Reactive interprofessional collaboration (25%) was characterised by high collaboration and long opening periods for appointment scheduling. (3) Structured interprofessional collaboration (19%) was characterised by high use of interprofessional team meetings. (4) Small urban delegating practices (13%) was exclusively composed of family physicians and characterised by task delegation to other PHC providers on the team. (5) Comprehensive practices in urban settings (13%) was characterised by including as many services as possible on each visit. (6) Rural agility (4%) was characterised by the highest uptake of advanced access strategies based on flexibility, including adjusting the schedule to demand and having a large number of open-slot appointments available in the next 48 hours. Conclusion The different patterns of advanced access strategy adoption confirm the need for training to be tailored to individuals, categories of PHC providers and contexts.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».