Research Comparison of primary care physician payment models in the management of hypertension
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To determine primary care physician screening, treatment, and control rates for hypertension and to examine whether type of physician payment model affected these rates. DESIGN A cross-sectional chart abstraction study. SETTING Community health centres (salary), primary care networks (capitation), or traditional fee-for-service practices in Ontario. PARTICIPANTS A total of 135 primary care physicians, 45 from each of the 3 different models of care. Data were abstracted from 28 adult patient charts randomly selected from each physician. MAIN OUTCOME MEASURES Screening rates were based on the presence of at least 1 blood pressure reading in the past 3 years, treatment rates on the number of patients with hypertension treated with antihypertensive medication, and control rates on the number of patients with hypertension whose most recent blood pressure readings were below 140/90 mm Hg, below 130/80 mm Hg for patients with diabetes, or below 120/75 mm Hg for patients with renal disease. RESULTS Overall, 92.5 % of all patients were screened for hypertension, 86.4 % of patients with hypertension were treated with antihypertensive medications, and 44.9 % of patients with hypertension
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».