Open Access in Primary Care: Results of a North Carolina Pilot Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Appointment delays impede access to primary health care. By reducing appointment delays, open access (OA) scheduling may improve access to and the quality of primary health care. The objective of this pilot study was to assess the potential impact of OA on practice and patient outcomes by using pilot-study data from 4 North Carolina primary care practices. METHODS: We conducted an interrupted time-series pilot study of 4 North Carolina primary care practices (2 family medicine and 2 pediatric practices) participating in a quality-improvement (QI) collaborative from May 2001 to May 2002. The year-long collaborative comprised 25 practices and consisted of three 2-day meetings led by expert faculty, monthly data feedback, and monthly conference calls. Our main outcome measures were appointment delays, appointment no-shows, patient satisfaction, continuity of care, and staff satisfaction during the 12-month study period. RESULTS: Providers in all 4 practices successfully implemented OA. On average, providers reduced their delay to the third available preventive care appointment from 36 to 4 days. No-show rates declined (first quarter [Q1] rate: 16%; fourth quarter [Q4] rate: 11%; no-show reduction: 5% [95% confidence interval: 1%, 10%]), and overall patient satisfaction improved (Q1: 45% rated overall visit quality as excellent; Q4: 61% rated overall visit quality as excellent; change in satisfaction: 16% [95% confidence interval: 0.2%, 30%]). Continuity of care followed a similar pattern of improvement, but the change was not statistically significant. Staff satisfaction neither improved nor declined. CONCLUSIONS: This pilot study suggests that primary care practices can implement OA successfully by using QI-collaborative methods. These results provide preliminary evidence that OA may improve practice and patient outcomes in primary care. These analyses should be repeated in larger groups of practices with longer follow-up.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».