The true complexities of “standard” family practice visits unmasked: an observational cross-sectional study in Regina
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients present to their family medicine clinic with more than one health concern, placing an increased demand on family physicians. Research into the average number of concerns per regular family medicine visit is limited. Recognition of the frequency that family physicians address more than one concern per visit and adapting practices accordingly is important for improving patient care. OBJECTIVE: To examine whether family physicians routinely address multiple different patient concerns during a single visit and if this is influenced by patient demographics. METHODS: This study was conducted at a multi-physician family medicine clinic in Regina, Saskatchewan, Canada. Five physicians contributed their 500 most recent charts, extending retrospectively from 1 June 2023, from in-person visits by patients over 18 years of age and billed as regular appointments without billed procedures. Each chart was reviewed for the number of concerns addressed in the visit. RESULTS: Fifty percent of visits addressed more than 1 concern (range = 1-8). A generalized linear mixed model using Poisson distribution showed certain physicians (incident rate ratio [IRR]: 1.192, 95% CI: 1.087-1.307, P < 0.001) and adults older than 65 years compared to adults less than 40 years (IRR 1.151, 95% CI: 1.069-1.239, P < 0.001) were more likely to present with multiple concerns, but patient sex was not a significant predictor. CONCLUSIONS: Family physicians routinely address more than one concern per visit. Standard visit length and billing practices should be adapted to reflect this complexity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».