Analysis of Primary Health Care Teams and Integration Policy in Ontario
Bibliographic record
Abstract
Improving the integration of health services for patients with complex needs is a priority across Canada. To improve patient experience and reduce costs, provinces and territories have implemented diverse team-based primary health care (PHC) models. In Ontario, a boom in both organizational and funding reforms in the early 2000s resulted in the addition of diverse primary care models. The goals of these reforms were to improve the quality of care, care coordination and the comprehensiveness of services. The reforms were reflected at both the provincial and regional (Local Health Integration Networks) levels through strategic guidance documents and through the establishment of primary care evaluation frameworks by key provincial leaders. This study seeks to examine policies and structures that facilitated the development, implementation, and sustainability of team-based PHC models. Analysis of Ontario provincial and regional-level policies released between 2009-2019 reveals that in the last decade, focus has shifted away from highlighting PHC teams as a strategy for integration, instead focusing on broader systems-level integration. Further, primary care evaluation frameworks were not implemented at the local level. More recently, Ontario Health Teams show great promise to reduce silos and improve integration, but the role of primary care and PHC teams in this reform remains unclear. Partout au Canada, l'amélioration de l'intégration des services de santé pour les patients ayant des besoins complexes est une priorité. Pour améliorer l'expérience des patients et réduire les coûts, les provinces et les territoires ont mis en place divers modèles de soins de santé primaires (SSP) basés sur le travail d’équipe. En Ontario, au début des années 2000, un florilège de réformes organisationnelles et financières ont fait éclore divers modèles de soins de première ligne. Les objectifs de ces réformes étaient d'améliorer la qualité et la coordination des soins, ainsi que d’offrir une gamme complète de services. Ces réformes ont été traduites aux niveaux provinciaux et régionaux (Réseaux Locaux d’Intégration des Services de Santé) dans des documents d’orientation stratégique et des cadres d’évaluation des services de première ligne. Cette étude vise à examiner les politiques et les structures qui ont facilité le développement, la mise en œuvre, et la durabilité des modèles de SSP en équipe. Toutefois, l'analyse des politiques provinciales et régionales de l'Ontario publiées entre 2009 et 2019 révèle qu'au cours de la dernière décennie, l'accent n'a plus été mis sur les équipes de SSP en tant que stratégie d'intégration, mais plutôt sur une intégration plus large au niveau du système de santé. En outre, les cadres d'évaluation des SSP n'ont pas été mis en œuvre au niveau local. Les équipes interdisciplinaires de première ligne de l'Ontario créées plus récemment sont très prometteuses pour réduire les cloisonnements et améliorer l'intégration, mais le rôle des soins primaires et des équipes de SSP dans cette réforme n’a pas été clarifié.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".