Accès aux soins primaires en temps opportun au Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
Objectif Examiner les facteurs qui influencent la variation de l’accès aux soins de santé primaires en temps opportun entre les différentes régions de santé du Nouveau-Brunswick. Type d’étude Étude descriptive et comparative des pratiques organisationnelles des cabinets de soins primaires selon leur rapidité d’accès. Les données ont été recueillies de décembre 2019 à mars 2020 à l’aide d’un questionnaire lors d’entretiens semi-dirigés menés par téléphone, en personne ou en ligne, selon la préférence des participants. Contexte Nouveau-Brunswick. Participants Les participants à l’étude étaient des fournisseurs de soins primaires. Deux sortes de régions ont été ciblées : celles où la proportion d’habitants avec accès aux soins primaires en temps opportun est plus élevée (les régions avec accès plus rapide) et celles où cette proportion est plus faible (les régions avec accès plus lent). Un échantillon de 27 participants a été obtenu. Principaux paramètres à l’étude Les pratiques organisationnelles selon leur accessibilité en temps opportun (l’utilisation des nouvelles technologies, prestation des services de santé en équipe, la mesure du rendement des cabinets de médecine familiale, la programmation des rendez-vous et le mode de rémunération des médecins). Résultats Les participants des régions avec accès plus rapide mesurent plus souvent leur rendement (45,5 % c. 12,5 %, p=,046), n’utilisent pas la rémunération mixte (0,0 % c. 31,3 %, p<,001) et ont un nombre plus élevé de patients à leur charge (moyenne de 2157 c. 950 patients, p=,025) contrairement aux participants des régions avec accès plus lent. Conclusion Cette étude a permis de déterminer que la mesure du rendement et d’autres pratiques organisationnelles sont favorables à l’accès aux soins primaires en temps opportun.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".