Primary care transformation in Scotland: a comparison of two cross-sectional national surveys of GPs’ views in 2018 and 2023
Notice bibliographique
Résumé
Background The 2018 Scottish GP contract established GP Clusters and multidisciplinary team (MDT) expansion. Qualitative studies have suggested suboptimal progress with these initiatives. Aim To quantify progress since the introduction of the new contract. Design & setting A cross-sectional postal survey of all qualified GPs was undertaken in Scotland in 2023. Method GPs working lives, career intentions, and views on the new contract were compared with a similar survey conducted in 2018. Results In total, 1385/4529 (31%) GPs responded to the 2023 survey compared with 2465/4371 (56%) in 2018. Job satisfaction and negative job attributes were similar in both surveys. Both positive job attributes ( P = 0.011) and job pressures ( P = 0.004) increased but the changes were small (effect sizes <0.2). Significantly more GPs were planning to reduce hours ( P <0.001) and leave direct patient care ( P = 0.008) in 2023 than in 2018. Quality leads’ views on Cluster working were unchanged, with 70–80% reporting insufficient support. Cluster knowledge and engagement was unchanged but there were small increases in knowledge of quality improvement. More than half of the GPs reported that access to MDT staff was insufficient to reduce their workload in all staff categories except vaccinations. Significantly more practices were trying to recruit GPs ( P <0.01), and GPs reported worsening NHS services, higher workload, and lower practice sustainability in 2023 ( P <0.001). Only 5% of GPs in the 2023 survey thought that the new contract had improved the care of patients with complex needs. Conclusions GPs report few improvements in working life 5 years after the new contract was introduced, and are responding by planning to reduce their hours or leave direct patient care.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».