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Enregistrement W2095123254 · doi:10.1186/1472-6963-13-106

Engaging primary care practitioners in quality improvement: making explicit the program theory of an interprofessional education intervention

2013· article· en· W2095123254 sur OpenAlexafffundabout
Brigitte Vachon, Bruno Désorcy, Michel Camirand, Jean‐Paul Rodrigue, Louise Quesnel, Claude Guimond, Martin Labelle, Johanne Fournier, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensOttawa HospitalMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Gouvernement du QuébecUniversité de MontréalSanté MontérégieFédération des Maisons D'Hébergement pour Femmes
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGlaxoSmithKline
Mots-clésAttendanceThematic analysisNursing researchIntervention (counseling)Focus groupHealth administrationMedical educationNursingHealth informaticsMedicineInterprofessional educationQualitative researchPopulationHealth services researchHealth careTheory of changeProgram evaluationPublic healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The scientific literature continues to advocate interprofessional collaboration (IPC) as a key component of primary care. It is recommended that primary care groups be created and configured to meet the healthcare needs of the patient population, as defined by patient demographics and other data analyses related to the health of the population being served. It is further recommended that the improvement of primary care services be supported by the delivery of feedback and performance measurements. This paper describes the theory underlying an interprofessional educational intervention developed in Quebec's Montérégie region (Canada) for the purpose of improving chronic disease management in primary care. The objectives of this study were to explain explicitly the theory underlying this intervention, to describe its components in detail and to assess the intervention's feasibility and acceptability. METHOD: A program impact theory-driven evaluation approach was used. Multiple sources of information were examined to make explicit the theory underlying the education intervention: 1) a literature review and a review of documents describing the program's development; 2) regular attendance at the project's committee meetings; 3) direct observation of the workshops; 4) interviews of workshop participants; and 5) focus groups with workshop facilitators. Qualitative data collected were analysed using thematic analysis. RESULTS: The theoretical basis of the interprofessional education intervention was found to be work motivation theory and reflective learning. Five themes describing the workshop objectives emerged from the qualitative analysis of the interviews conducted with the workshop participants. These five themes were the importance of: 1) adopting a regional perspective, 2) reflecting, 3) recognizing gaps between practice and guidelines, 4) collaborating, and 5) identifying possible practice improvements. The team experienced few challenges implementing the intervention. However, the workshop's acceptability was found to be very good. CONCLUSION: Our observation of the workshop sessions and the interviews conducted with the participants confirmed that the objectives of the education intervention indeed targeted the improvement of interprofessional collaboration and quality of care. However, it is clear that a three-hour workshop alone cannot lead to major changes in practice. Long-term interventions are needed to support this complex change process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,493 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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