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Enregistrement W4403825533 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.298

The state of primary health care systems in ten high-income countries

2024· article· en· W4403825533 sur OpenAlexaboutno aff
E Gumas, Chris Lewis, C Horstman, Munira Gunja

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careState (computer science)Primary health careEnvironmental healthMedicineBusinessFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary care systems in high-income countries perform comparatively better than the U.S. system in large part due to decades of investment, an adequate workforce supply, and universal healthcare. This research identifies successes and areas of improvement of 10 high-performing primary care systems in four areas of care: 1) access, 2) continuity, 3) comprehensiveness, 4) and coordination. Cross-national comparisons using primary data from the 2022 CMWF International Health Policy Survey of Primary Care Physicians (N ranged from 321-2,092) and the 2023 CMWF International Health Policy Survey on the General Population (N ranged from 750-4,820). Countries included: Australia, Canada, France, Germany, Netherlands, New Zealand, Sweden, Switzerland, the U.K., and the U.S. • More than 90% of adults in all surveyed countries reported having a regular primary care doctor except Sweden, the U.S., and Canada. • Less than 5% of physicians reported high telehealth use in their patient encounters, except for in the U.K. and New Zealand where over 10% reported high use. • Over a quarter of physicians in the U.S., Germany, and France report screening patients for social needs, compared to just 8% in the Netherlands. • Care coordination with social services was a major challenge in all surveyed countries, with over 75% of physicians in the U.K., Australia, and France reporting major challenges. Primary care systems in 10 other high-income countries outperform the U.S. system, particularly when it comes to access to care and care continuity. Policy options to consider for U.S. policymakers include narrowing the wage gap between generalist and specialist physicians and rewarding and holding providers accountable for continuity of care. On the other hand, countries like Sweden and the Netherlands can learn from the U.S. on how to adequately coordinate care between primary care physicians, specialists, and hospitals. Key messages • Investment in primary care yields better health outcomes, greater equity and lower costs. • Many high-income countries in Europe have high performing primary care systems, something the U.S. system can learn from.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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