Improving System Integration: The Art and Science of Engaging Small Community Practices in Health System Innovation
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: This paper focuses on successful engagement strategies in recruiting and retaining primary care physicians (PCPs) in a quality improvement project, as perceived by family physicians in small practices. Sustained physician engagement is critical for quality improvement (QI) aiming to enhance health system integration. Although there is ample literature on engaging physicians in hospital or team-based practice, few reports describe factors influencing engagement of community-based providers practicing with limited administrative support. The PCPs we describe participated in SCOPE: Seamless Care Optimizing the Patient Experience, a QI project designed to support their care of complex patients and reduce both emergency department (ED) visits and inpatient admissions. SCOPE outcome measures will inform subsequent papers. All the 30 participating PCPs completed surveys assessing perceptions regarding the importance of specific engagement strategies. Project team acknowledgement that primary care is challenging and new access to patient resources were the most important factors in generating initial interest in SCOPE. The opportunity to improve patient care via integration with other providers was most important in their commitment to participate, and a positive experience with project personnel was most important in their continued engagement. Our experience suggests that such providers respond well to personalized, repeated, and targeted engagement strategies.
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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 | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».