The Impact of Primary Care Clinic and Family Physician Continuity on Patient Health Outcomes: A Retrospective Analysis From Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Continuity of care is broadly associated with better patient health outcomes. The relative contributions of continuity with an individual physician and with a practice, however, have not generally been distinguished. This retrospective observational study examined the impact of continuity of care for patients seen at their main clinic but by different family physicians. METHODS: We analyzed linked health administrative data from 2015-2018 from Alberta, Canada to explore the association of physician and clinic continuity with rates of emergency department (ED) visits and hospitalizations across varying levels of patient complexity. Physician continuity was calculated using the known provider of care index and clinic continuity with an analogous measure. We developed zero-inflated negative binomial models to assess the association of each with all-cause ED visits and hospitalizations. RESULTS: High physician continuity was associated with lower ED use across all levels of patient complexity and with fewer hospitalizations for highly complex patients. Broadly, no (0%) clinic continuity was associated with increased use and complete (100%) clinic continuity with decreased use, with the largest effect seen for the most complex patients. Levels of clinic continuity between 1% and 50% were generally associated with slightly higher use, and levels of 51% to 99% with slightly lower use. CONCLUSIONS: The best health care outcomes (measured by ED visits and hospitalizations) are associated with consistently seeing one's own primary family physician or seeing a clinic partner when that physician is unavailable. The effect of partial clinic continuity appears complex and requires additional research. These results provide some reassurance for part-time and shared practices, and guidance for primary care workforce policy makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».