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Enregistrement W4404808797 · doi:10.1370/afm.22.s1.6443

Physician focused practice and added competence on primary care quality for older adults: A propensity score-matched study

2024· article· en· W4404808797 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca H. Correia, David H. Kirkwood, Henry Siu, Meredith Vanstone, Aaron Jones

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropensity score matchingCompetence (human resources)Primary careMedicineFamily medicinePsychologyNursingInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Older adults frequently use primary care services, and family physicians exhibit differences in their knowledge and skills to care for older patients. Some family physicians pursue added training or focus their medical practice to increasingly care for older adults, which may influence quality of care and patient outcomes. Objective: To compare family physician practice on established performance measures derived from a modified Delphi process. Study design: Propensity score-matched cohort study. Setting: Multiple linked population-based datasets for the province of Ontario, Canada, in 2019. Population studied: Family physicians with ≥1 rostered patients. Analysis: Using logistic regression, we calculated propensity scores to match family physicians with ‘Care of the Elderly’ added training and/or focused practices with other family physicians. We adjusted for physician factors, medical practice characteristics, and clinical activities relevant to caring for older patients. Family physicians were matched 1: 4 using a caliper of 0.2. Outcome measures: We compared performance on 11 quality indicators across four ‘Care of the Elderly’ Priority Topics endorsed by expert panelists. Results: We matched 232 family physicians with ‘Care of the Elderly’ certification and/or focused practice to 928 controls. Standardized differences for all descriptive factors were ≤0.1, suggesting comparability. Family physicians practiced similarly on most performance measures (7 of 11) but significantly differed on four. More family physicians with added competence and/or focused practice conducted testing aligned with the most recent Canadian Consensus on Dementia (mean difference, 2.46%; p=0.0002) and provided dementia care management (mean difference, 4.32%; p=0.0379). However, they prescribed slightly more potentially inappropriate medications (mean difference, 6.83%; p<.0001) and antipsychotics (mean difference, 2.97%; p=0.0171) to older attached patients. Conclusions: Family physicians with ‘Care of the Elderly’ training or focused practice exhibited minimal practice differences compared to other family physicians, mostly related to cognitive impairment and appropriate prescribing. Similar performance suggests that added training or focused practice organization may not change clinical practice. The performance measures can be adapted to examine the contributions of family physicians to quality care of older patients in other settings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,406
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,129 · 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

Citations0
Publié2024
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