"My approach to this job is...one person at a time": Perceived discordance between population-level quality targets and patient-centred care.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand the usefulness of audit and feedback among family physicians and examine the barriers to using it to improve quality of care. DESIGN: Qualitative study using in-depth interviews. SETTING: Family physicians across Ontario participating in audit and feedback initiatives describing the proportion of patients meeting quality targets for chronic disease. PARTICIPANTS: Purposive sampling was conducted to ensure variation in sex, years of experience, and baseline performance for quality metrics. All participants used electronic medical records and worked in multidisciplinary primary care practices. METHODS: Semistructured interviews were conducted with family physicians. The interview guide and initial coding framework were adjusted iteratively in keeping with the constant comparative method. Sampling continued until saturation was reached. Interviews were analyzed using the framework approach. MAIN FINDINGS: Participants reported that the feedback increased their awareness of gaps between ideal and actual performance. This resulted mainly in efforts to "try harder" patient by patient. Key barriers to acting upon feedback in a systematic manner included a perceived discordance between population-level quality targets and patient-centred care, as well as competing priorities at both the patient and organizational levels. Although all participants had electronic medical records, participants reported a lack of quality improvement infrastructure in their practices. CONCLUSION: Family physicians were not highly motivated to achieve evidence-based population-level quality targets for diabetes; many competing organizational and clinical goals took priority. Additional human resources might be needed to translate data in feedback reports into systematic changes that could lead to sustained improvements in quality of 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».