Development of an organizational typology of interprofessional primary care teams in Quebec, Canada: A multivariate analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to develop an organizational typology of Interprofessional Primary Care (IPC) teams in Quebec, Canada, by describing their organizational profiles and assessing the association between the characteristics of the populations served and the organizational profiles. METHODS: This cross-sectional study was carried out using a finite mixture model of the 2021 financial monitoring data from the Ministry of Health and Social Services of Quebec. The population consisted of all IPC teams in Quebec (N = 368). A multinomial logistic model was used to assess the association between the population characteristics and the organizational profiles. RESULTS: The analysis revealed that IPC teams were heterogeneous and could be classified into five distinct profiles varying in size, team composition, sector, type, and level of partnership. Pregnant women (odds ratio [OR] = 2.78, 95 % confidence interval [CI] 1.98-3.91), disadvantaged patients ([OR] = 1.62, [CI] 1.15-2.28), patients receiving homecare support ([OR] = 1.85, [CI] 1.28-2.66) and rural patients ([OR] = 0.66, [CI] 0.50-0.86)) were more likely to be associated to the medium, public, university-affiliated, practitioner-oriented, low partnered profile compared to the very small, private, regular, high-partnered profile. CONCLUSION: IPC teams can be characterized into five distinct profiles that are associated with the characteristics of the populations they serve. These results may help to better evaluate if the desired effects of IPC teams have been achieved.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».