A Qualitative Study of the Relationship between Clinician Attributes, Organization, and Patient Characteristics on Implementation of a Disease Management Program
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the challenges of integrating an asthma disease management (DM) program into a primary care setting from the perspective of primary care practitioners. A second goal was to examine whether barriers differed between urban-based and nonurban-based practices. Using a qualitative design, data were gathered using focus groups in primary care pediatric practices. A purposeful sample included an equal number of urban and nonurban practices. Participants represented all levels in the practice setting. Important themes that emerged from the data were coded and categorized. A total of 151 individuals, including physicians, advanced practice clinicians, registered nurses, other medical staff, and nonmedical staff participated in 16 focus groups that included 8 urban and 8 nonurban practices. Content analyses identified 4 primary factors influencing the implementation of a DM program in a primary care setting. They were related to providers, the organization, patients, and characteristics of the DM program. This study illustrates the complexity of the primary care environment and the challenge of changing practice in these settings. The results of this study identified areas in a primary care setting that influence the adoption of a DM program. These findings can assist in identifying effective strategies to change clinical behavior in primary care practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».