Characteristics of Walk-In Clinic Physicians and Patients in Ontario, Canada: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective We aimed to describe family physicians who primarily practice in a walk-in clinic setting and compare them to family physicians who provide longitudinal care. Design A cross-sectional study that linked results from an annual physician survey (2019) to administrative healthcare data from Ontario, Canada. We compared the characteristics, practice patterns, and patients of physicians primarily working in a walk-in clinic setting, with family physicians providing longitudinal care. Setting Ontario, Canada. Participants Physicians who primarily worked in a walk-in clinic setting in 2019, as indicated by an annual physician survey. Exposure Whether the physician was a walk-in clinic physician or a family physician who provided longitudinal care. Main Measures Physician demographic and practice characteristics, as well as their patients’ demographic and healthcare utilization characteristics. Results Compared to the 9,137 family physicians practicing longitudinal care, the 597 physicians who self-identified as practicing primarily in walk-in clinics were more frequently male (67% vs. 49%) and could speak a language other than English or French (43% vs. 32%). Walk-in clinic physicians had more encounters with patients who were younger ( M 37 vs. 47 years), had lower levels of prior healthcare utilization (15% vs. 19% in highest band), who resided in large urban areas (87% vs. 77%), and in highly ethnically diverse neighborhoods (45% vs. 35%). Walk-in clinic physicians had more encounters with unattached patients (32% vs. 17%) and with patients attached to another physician outside their group (54% vs. 18%). Conclusion Physicians who primarily work in walk-in clinics saw many patients from historically underserved groups, and many patients who were attached to another family physician.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».