Understanding Rural Patients’ Perspectives on Patient Care Teams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle