Improved preventive care in family practices with outreach facilitation: understanding success and failure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To understand why some family practices with a facilitator improved preventive performance more than others. Sustainability of practice improvements one year after the intervention was also explored. METHODS: Interviews with physicians and nurses from seven practices and data gathered during the intervention were used to form case studies of three high performing and four low performing family practices. Case studies were developed using cross-case analysis with a combination of the constant-comparative method and memoing-diagramming. Two researchers independently conducted in-depth coding of transcripts and documents, individual case construction for each study site, and then cross-case analysis of the identified themes between study sites. RESULTS: Staff involvement and a positive attitude toward implementation of changes were central to high improvement in performance. A lack of computers, low staff involvement or high staff turnover were associated with low improvement in performance. Personal characteristics of the facilitator are important. Six of the seven practices still had the prevention tools in place one year after the intervention and all noted that participation had improved their understanding of preventive medicine. CONCLUSIONS: When using facilitators, one should avoid practices in turmoil, strive for continuity over time, and recognise the importance of the relationship between the facilitator and the practice.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».