Understanding Rural Patients’ Perspectives on Patient Care Teams
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With a critical primary care clinician shortage, team-based care (TBC) is under development to enhance access, especially in rural regions. However, there has been limited discussion about TBC from the patient's perspective. We explored rural patient preferences for composition of their current and ideal primary health care team. Methods: An anonymous online survey of rural residents was conducted within the Kootenay-Boundary region of British Columbia. The survey included demographic information and current and ideal health care team composition. Descriptive statistics were used. Results: Four hundred ninety individuals responded to the survey. Most respondents self-identified as female, were over age 40 years, White, and had a postsecondary school diploma. Those with a health care provider (n=362, 74%) included a primary care doctor (86.5%), alternative medicine practitioner (52.2%), allied health professional (35.4%), friends/family/support people (35.1%), specialist physician (30.1%) and nurse practitioner (18.5%) on their team. Ideal health care teams included a primary care physician (92.2%) followed by an alternative medicine practitioner (64.1%), allied health professionals (61.2%), specialist physician (59.8%), and nurse practitioner (54.8%). Almost half of all respondents (46.6%) chose five or more categories of team members and 43.7% chose 3-4 categories of members. Respondents (81.1%) were highly likely (49.6%) or likely (31.6%) to affiliate with a primary health care team clinic. Conclusion: Both current and ideal health care team membership included many types of caregivers, with most respondents including three or more team-member categories. As many people in rural BC are without primary care providers, incorporating alternative medical practitioners and allied health professions into clinical teams within multidisciplinary settings could improve health care access.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».