A population-centered model for public health medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Public health physicians (PHPs) are trained in both medicine and public health, yet practice models in each of these fields incompletely describe their work. A model of practice for public health physicians would better enable training and professional development in the specialty. The objective of this study was to develop an empirically grounded method of the practice of public health medicine by public health physicians. STUDY DESIGN: This was designed as a constructivist grounded theory (CGT) study. Semistructured interviews with 18 public health physicians in Canada were conducted over the course of 1 year. METHODS: Transcribed interviews were coded in three stages (line-by-line, focused, and theoretical). Constant comparison, theoretical sampling, reflective and analytic memos, and team discussion on reflexivity were used to ensure rigor and the proper application of CGT methods. RESULTS: The key finding of this study is the population-centered medical method (POP-CMM), an empirically grounded method of PHP practice. In this model, PHPs bring values, knowledge, and stances to their practice of medicine with populations as patients. They work to diagnose and intervene on public health issues, with a focus on prevention and systems. Essential to this work is knowledge sharing and relationship building between physicians and populations. CONCLUSIONS: POP-CMM represents a method of practice for PHPs. Further exploration of this method in other countries and systems would bring insight into PHP practice globally. The model has important connections to the practice of medicine and presents the possibility of developing a general model of physician practice for a range of patients, from individuals to populations.
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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 | 0,017 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».