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Enregistrement W4417066254 · doi:10.1016/j.healthpol.2025.105527

Judicious resource managers or administrative intermediaries: A systematic review of family physician perspectives on the administrative process of referring patients to other clinicians in high income countries

2025· review· en· W4417066254 sur OpenAlexafffund
Asiana Elma, Alison Scholes, Alexander Singer, Jennifer Shuldiner, Katrina Shen, Ian Scott, Danielle O’Toole, Deena M. Hamza, Lawrence Grierson, Russell Dawe, Alexandra Cernat, Meredith Vanstone

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaHamilton Health SciencesUniversity of WinnipegUniversity of TorontoWomen's College HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsProvidence Health CareCanadian Institutes of Health ResearchOntario SPOR SUPPORT Unit
Mots-clésProcess (computing)Resource (disambiguation)Power (physics)Low and middle income countriesHigh income countriesMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family physicians play a key role in coordinating and managing patient referrals to specialist care. While central to patient care, the referral process has been described as a disproportionately time-consuming and administratively demanding process, contributing to family physician burnout, stress, and attrition. Given the growing recognition of how administrative burden contributes to burnout, stress, and physician attrition from family medicine, it is crucial to examine the nature and impacts of this workload. OBJECTIVE: To describe the range of perspectives and experiences of family physicians on the referral process. METHODS: We conducted a systematic review of mixed-methods studies using a convergent integrative synthesis approach. Eligible studies were peer-reviewed, conducted in OECD countries, and published between 2012-2025. Quantitative data were transformed into portable narrative statements to enable integrated analysis with qualitative data. Constant comparative analysis was applied across different countries and study outcomes. RESULTS: Thirty-one studies were included, conducted in 13 high-income countries. The referral process was characterized as requiring clinical, technological, and social competence, involving decisions about whether and how to refer, and constructing and following up on referrals. This work was further complicated by strained and fragmented healthcare systems, positioning family physicians in the role of bridging system gaps for patients. These challenges resulted in additional paperwork, unnecessary referrals, delays, and rejections, which exacerbated system inefficiencies as opposed to improving resource use. Ultimately, this contributed to physician burnout, reduced professional autonomy, and job dissatisfaction. CONCLUSIONS: Ameliorating referral-related burden will require system-level reform and examination of intra-professional power structures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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