What Are the Factors Influencing Implementation of Advanced Access in Family Medicine Units? A Cross-Case Comparison of Four Early Adopters in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Advanced access is an organizational model that has shown promise in improving timely access to primary care. In Quebec, it has recently been introduced in several family medicine units (FMUs) with a teaching mission. The objectives of this paper are to analyze the principles of advanced access implemented in FMUs and to identify which factors influenced their implementation. METHODS: A multiple case study of four purposefully selected FMUs was conducted. Data included document analysis and 40 semistructured interviews with health professionals and staff. Cross-case comparison and thematic analysis were performed. RESULTS: Three out of four FMUs implemented the key principles of advanced access at various levels. One scheduling pattern was observed: 90% of open appointment slots over three- to four-week periods and 10% of prebooked appointments. Structural and organizational factors facilitated the implementation: training of staff to support change, collective leadership, and openness to change. Conversely, family physicians practicing in multiple clinical settings, lack of team resources, turnover of clerical staff, rotation of medical residents, and management capacity were reported as major barriers to implementing the model. CONCLUSION: Our results call for multilevel implementation strategies to improve the design of the advanced access model in academic teaching settings.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».