Results of a Mixed-Methods Evaluation of Partnerships for Health: A Quality Improvement Initiative for Diabetes Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Quality improvement (QI) initiatives have been implemented to facilitate transition to a chronic disease management approach in primary health care. However, the effect of QI initiatives on diabetes clinical processes and outcomes remains unclear. This article reports the effect of Partnerships for Health, a QI program implemented in Southwestern Ontario, Canada, on diabetes clinical process and outcome measures and describes program participants' views of elements that influenced their ability to reach desired improvements. METHODS: Part of an external, concurrent, comprehensive, mixed-methods evaluation of Partnerships for Health, a before/after audit of 30 charts of patient of program physicians (n = 35) and semistructured interviews with program participants (physicians and allied health providers) were conducted. RESULTS: The proportion of patients (n = 998) with a documented test/examination for the following clinical processes significantly improved (P ≤ .005): glycosylated hemoglobin (A1c), cholesterol, albumin-to-creatinine ratio, serum creatinine, glomerular filtration rate, electrocardiogram, foot/eye/neuropathy examination, body mass index, waist circumference, and depression screening. Data showed intensification of treatment and significant improvement in the number of patients at target for low-density lipoprotein (LDL) and blood pressure (BP) (P ≤ .001). Mean LDL and BP values decreased significantly (P ≤ .01), and an analysis of patients above glycemic targets (A1c >7% at baseline) showed a significant decrease in mean A1c values (P ≤ .01). Interview participants (n = 55) described using a team approach, improved collaborative and proactive care through better tracking of patient data, and increased patient involvement as elements that positively influenced clinical processes and outcomes. CONCLUSIONS: QI initiatives like Partnerships for Health can result in improved diabetes clinical process and outcome measures in primary health care.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».