Characteristics of walk-in clinic physicians and patients in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe family physicians who primarily practise in a walk-in clinic setting and compare them with family physicians who provide longitudinal care. DESIGN: A cross-sectional study that linked results from a 2019 physician survey to provincial administrative health care data in Ontario. The characteristics, practice patterns, and patients of physicians primarily working in a walk-in clinic setting were compared with those of family physicians providing longitudinal care. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: Physicians who primarily worked in a walk-in clinic setting in 2019, as indicated by an annual physician survey. MAIN OUTCOME MEASURES: Physician demographic and practice characteristics, as well as their patients' demographic and health care utilization characteristics, were reported according to whether the physician was a walk-in clinic physician or a family physician who provided longitudinal care. RESULTS: Compared with the 9137 family physicians providing longitudinal care, the 597 physicians who self-identified as practising primarily in walk-in clinics were more frequently male (67% vs 49%) and more likely to speak a language other than English or French (43% vs 32%). Walk-in clinic physicians tended to have more encounters with patients who were younger (mean 37 vs 47 years), who had lower levels of prior health care utilization (15% vs 19% in highest band), who resided in large urban areas (87% vs 77%), and who lived in highly ethnically diverse neighbourhoods (45% vs 35%). Walk-in clinic physicians tended to have more encounters with unattached patients (33% 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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».