Burden of administrative responsibilities in primary care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe family physicians' experiences of administrative burden in practice. DESIGN: Qualitative study using constructivist grounded theory. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: Family physicians. METHOD: In-depth virtual interviews with family physicians practising in Ontario who completed postgraduate training between 2017 and 2022. MAIN FINDINGS: A total of 36 family physicians were interviewed. Without external prompting, all participants raised the issue of administrative burden, offering specific contextual factors contributing to their administrative burden. These included volume of paperwork, inbox management, and lack of compensation for the hours of administrative tasks performed. In addition to these contextual factors, 2 main themes were identified: the first revealed the impact of administrative burden on both the time available for patient care and physicians' well-being. This latter issue was exacerbated by deteriorating relationships with specialist colleagues, contributing to family physicians' administrative burden and burnout. A lack of exposure to the volume of administrative duties during training added to this issue. The second theme described participants' personal strategies (eg, creating flex time, setting boundaries) and system solutions (eg, need for compensation for administrative time, funding to increase clinic staff, and interventions by regulatory bodies) to address administrative burden. CONCLUSION: Administrative burden negatively impacts physician well-being and reduces time for direct patient care. These findings highlight 2 new sources contributing to administrative burden: deteriorating relationships between family physicians and specialist colleagues and a lack of exposure to managing administrative responsibilities during medical training. Study findings provide personal strategies and system solutions to guide practitioners, policy-makers, and educators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».