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Enregistrement W4408745490 · doi:10.1136/bmjopen-2025-099302

Changing primary care capacity in Canada: protocol for a cross-provincial mixed methods study

2025· article· en· W4408745490 sur OpenAlexafffundabout
M. Ruth Lavergne, Julie Easley, Agnes Grudniewicz, Lindsay Hedden, Ted McDonald, David Rudoler, Antoine Sauré, Rebecca H. Correia, Émilie Dufour, François Gallant, Claire Johnson, Caroline José, Alan Katz, Adrian MacKenzie, Ruth Martin‐Misener, Rita McCracken, Elizabeth Nethery, Helena Piccinini‐Vallis, Sandra Peterson, Ian Scott, Hugh Shiplett, Sarah Simkin, Sarah Spencer, Rachel Thelen, Stephanie Welton, Erin Wilson

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of British ColumbiaNova Scotia Department of Health and WellnessNova Scotia Health AuthorityUniversity of ManitobaManitoba HealthUniversité de MonctonUniversité de SherbrookeUniversity of New BrunswickUniversité de MontréalOntario Tech UniversityOntario Shores Centre for Mental Health SciencesDalhousie UniversityUniversity of OttawaSimon Fraser UniversityVitalité Health NetworkHorizon Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineWorkloadPopulationPopulation healthHealth careWorkforceNursingHealth services researchPopulation ageingStakeholderService (business)Context (archaeology)Per capitaFamily medicinePublic healthEnvironmental healthPublic relationsBusinessEconomic growthMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite having more family physicians (FPs) and nurse practitioners (NPs) per capita than ever before in Canada, there is a clear gap between population primary care needs and system capacity. Primary care needs may be shaped by population ageing, increasing clinical and social complexity and growing service intensity. System capacity may be shaped by falling practice volumes, increasing administrative workload, changing clinician demographics and new health system roles (eg, hospitalist and focused practices). These changing factors could contribute to reduced patient access to primary care, worsened health inequities and stress and overwork among primary care clinicians. Workforce planning tools used in most countries do not adequately consider these factors. Our study will identify and explore factors shaping population service use and system capacity over time and develop planning tools to estimate future primary care needs and capacity. METHODS AND ANALYSIS: We will interview FPs and NPs about factors shaping workload, including patient characteristics, practice expectations and system context. This will inform analysis of administrative data to describe factors shaping primary care need (patient demographics, clinical and social complexity, service intensity) and capacity (provider supply, demographics, service volume, roles) over a 20-year period from 2004/2005 to 2023/2024. Qualitative and quantitative findings will inform analytical models that project and compare need and capacity under stakeholder-informed scenarios. The study includes the Canadian provinces of British Columbia, Manitoba, New Brunswick and Nova Scotia, provinces with varied policy and population contexts and complementary administrative health data. ETHICS AND DISSEMINATION: Research ethics board (REB) approval for the qualitative study has been provided by Research Ethics BC, with subsequent approvals from Horizon Health Network, Nova Scotia Health, University of Manitoba and University of Ottawa. REB approval for analysis of linked administrative data was obtained from the Nova Scotia Health REB, Research Ethics BC, University of Manitoba and University of New Brunswick. Our findings will support primary care capacity planning to equitably meet the needs of a growing and ageing population.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,008

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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