Funding models and medical dominance in interdisciplinary primary care teams: qualitative evidence from three Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Primary care in Canada is the first point of entry for patients needing specialized services, the fundamental source of care for those living with chronic illness, and the main supplier of preventive services. Increased pressures on the system lead to changes such as an increased reliance on interdisciplinary teams, which are advocated to have numerous advantages. The functioning of teams largely depends on inter-professional relationships that can be supported or strained by the financial arrangements within teams. We assess which types of financial environments perpetuate and which reduce the challenge of medical dominance. Methods Using qualitative interview data from 19 interdisciplinary teams/networks in three Canadian provinces, as well as related policy documents, we develop a typology of financial environments along two dimensions, financial hierarchy and multiplicity of funding sources. A financial hierarchy is created when the incomes of some providers are a function of the incomes of other providers. A multiplicity of funding sources is created when team funding is provided by several funders and a team faces multiple lines of accountability. Results We argue that medical dominance is perpetuated with higher degrees of financial hierarchy and higher degrees of multiplicity. We show that the financial environments created in the three provinces have not supported a reduction in medical dominance. The longstanding Community Health Centre model, however, displays the least financial hierarchy and the least multiplicityâ an environment least fertile for medical dominance. Conclusions The functioning of interdisciplinary primary care teams can be negatively affected by the unique positioning of the medical profession. The financial environment created for teams is an important consideration in policy development, as it plays an important role in establishing inter-professional relationships. Policies that reduce financial hierarchies and funding multiplicities are optimal in this regard.
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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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».