Primary care workforce planning within integrated care models: Application of a workforce planning toolkit
Notice bibliographique
Résumé
Context: There is a crisis in the primary care workforce in Canada. While approaches have been developed to support primary care health human resource (HHR) planning, most planning is conducted within sector silos and there are few examples that consider a regional approach within an integrated care system. Objectives: 1.Apply a HHR planning framework to one Ontario Health Team, a model of integrated care. 2. Describe the primary care workforce from a regional lens. 3. Develop policy to support regional workforce planning. Study Design and Analysis: An exploratory single case study design with concurrent mixed-methods, including key informant interviews, publicly available data and surveys. Regional human resources and population health data was collected from multiple data sources including federal, provincial/territorial, regional, and hospital/primary care levels, along with surveys to all providers. Descriptive analysis was conducted for quantitative data. Qualitative data was analyzed used thematic analysis. Data were merged through pattern matching. Policy recommendations were finalized using a deliberative dialogue. Setting/Data sets: One OHT in Eastern Ontario, Canada. Seven federal and provincial data sets, including professional colleges. Population Studied: OHT health workforce, including primary care and its attributed patient population. Intervention: The Integrated Primary Care Workforce Planning Toolkit was applied to one OHT. Results: Fourteen interviews described contextual factors including the current status, driving forces around regional planning, capacity for change and innovative solutions. Data was highly inconsistent across organizations and wide variation in the operational definitions used. Just over half of the attributed population were rostered to a team-based primary care model. Five data sources were required to describe the primary care workforce with an estimated 163 physicians, 33 NPs and 138 interprofessional providers. No consolidated data source existed for non-physician providers and provider raw numbers do not convey details needed for planning. A set of policy recommendations focused on: 1) HHR governance structure within OHTs, 2) consolidation of the primary care workforce, and 3) data and reporting.9 Conclusions: There remain significant challenges in obtaining data to inform primary care workforce planning and little infrastructure within Ontario Heath Teams to support regional planning.
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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 | 0,031 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».