Properties of a provider questionnaire of access to primary health care by vulnerable groups
Notice bibliographique
Résumé
Context Vulnerable groups, such as poor, refugee and indigenous communities, experience barriers to access, unmet needs for care, delayed or inappropriate treatments and avoidable hospital use. Most current tools for measuring access draw on patient perspectives. There is a need for tools to capture provider perspectives on the care of vulnerable patients to inform and evaluate interventions. Objective To assess the psychometric properties of a provider questionnaire on access to primary health care by vulnerable groups in Australia. Methods Setting Australian general practices in New South Wales and Victoria; Residential Aged-Care facilities in South Australia recruited to the Canadian-Australian Innovative Models Promoting Access to Care Transformation (IMPACT) study of models for improving access to care for vulnerable groups. Participants GPs and nurses. (N=79): 52% GPs, 48% nurses; 64% female. Instrument The questionnaire was developed using a conceptual model of access and logic models of interventions to improve access and drew on a range of measures developed in Canada and Australia. Seven items dealt with confidence to treat vulnerable patients (“Confidence”) and ten with referral to other services (“Referral”). Main outcome Factor structure of questionnaire items. Analysis Data were screened for missing data, normality and co-linearity. One item with 27% missing data was excluded. Exploratory factor analyses were conducted separately on Confidence and Referral variables. Results The items showed non-normal distribution but no collinearity. Kaiser-Meyer-Olkin and Bartlett’s Test of Sphericity suggested the data were adequate for factor analysis. There was one factor relating to Confidence (81% of variance) and three factors relating to Referral (69% of variance). These showed meaningful content validity. Conclusion This instrument may be useful in measuring provider confidence in managing vulnerable populations and their referral practices. We are now evaluating its utility in informing and evaluating the IMPACT study interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».