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Enregistrement W2605273384 · doi:10.9778/cmajo.20160104

Impact of a provincial quality-improvement program on primary health care in Ontario: a population-based controlled before-and-after study

2017· article· en· W2605273384 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael Green, Stewart B. Harris, Susan Webster-Bogaert, Han Han, Jyoti Kotecha, Alexander Kopp, Minnie Ho, Richard Birtwhistle, Richard H. Glazier

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationAmbulatory carePharmacyFamily medicineHealth careEmergency medicineEmergency departmentQuality managementDiabetes mellitusDiabetes managementType 2 diabetesAmbulatoryNursingInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Ontario, a province-wide quality-improvement program (Quality Improvement and Innovation Partnership [QIIP]) was implemented between 2008 and 2010 to support improved outcomes in Family Health Teams, a care model that includes many features of the patient-centred medical home. We assessed the impact of this program on diabetes management, colorectal and cervical cancer screening and access to health care. METHODS: We used comprehensive linked administrative data sets to conduct a population-based controlled before-and-after study. Outcome measures included diabetes process-of-care measures (test ordering, retinal examination, medication prescribing and completion of billing items specific to diabetes management), colorectal and cervical cancer screening measures and use of health care services (emergency department visits, hospital admission for ambulatory-care-sensitive conditions and rates of readmission to hospital). The control group consisted of Family Health Team physicians with at least 100 assigned patients during the study follow-up period (November 2009-February 2013). RESULTS: There were 53 physicians in the intervention group and 1178 physicians in the control group. Diabetes process-of-care measures improved more in the intervention group than in the control group: hemoglobin A1c testing 4.3% (95% confidence interval [CI] 1.2-7.5) more, retinal examination 2.5% (95% CI 0.8-4.4) more and preventive care visits 8.9% (95% CI 2.9-14.9) more. Medication prescribing also improved for use of statins (3.4% [95% CI 0.8-6.0] more) and angiotensin-converting-enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers (4.1% [95% CI 1.8-6.4] more). Colorectal cancer screening improved 5.4% (95% CI 3.1-7.8) more in the intervention group than in the control group, and cervical cancer screening improved 2.7% (95% CI 0.9-4.6) more. There were no significant differences in any of the measures of use of health care services. INTERPRETATION: This large controlled evaluation of a broadly implemented quality-improvement initiative showed improvement for diabetes process of care and cancer screening outcomes, but not for proxy measures of access related to use of health care services.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,432 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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