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Enregistrement W2753204055 · doi:10.1136/bmjdrc-2017-000392

Impact of a primary healthcare quality improvement program on diabetes in Canada: evaluation of the Quality Improvement and Innovation Partnership (QIIP)

2017· article· en· W2753204055 sur OpenAlexafffundabout
Sonja M. Reichert, Stewart B. Harris, Jordan W. Tompkins, Judith Belle-Brown, Meghan Fournie, Michael Green, Han Han, Jyoti Kotecha, Selam Mequanint, Jann Paquette‐Warren, Sharon E. Roberts, Grant Russell, Moira Stewart, Amardeep Thind, Susan Webster-Bogaert, Richard Birtwhistle

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Diabetes Research & Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusQuality managementPhysical therapyGlycemicAuditMedical prescriptionFamily medicineBody mass indexDiabetes managementType 2 diabetesInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Primary healthcare (PHC) quality improvement (QI) initiatives are designed to improve patient care and health outcomes. We evaluated the Quality Improvement and Innovation Partnership (QIIP), an Ontario-wide PHC QI program on access to care, diabetes management and colorectal cancer screening. This manuscript highlights the impact of QIIP on diabetes outcomes and associated vascular risk factors. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A cluster matched-control, retrospective prechart and postchart audit was conducted. One physician per QIIP-PHC team (N=34) and control (N=34) were recruited for the audit. Eligible charts were reviewed for prespecified type 2 diabetes mellitus clinical process and outcome data at baseline, during (intervention range: 15-17.5 months) and post. Primary outcome measures were the A1c of patients above study target and proportion of patients with an annual foot exam. Secondary outcome measures included glycemic, hypertension and lipid outcomes and management, screening for diabetes-related complications, healthcare utilization, and diabetes counseling, education and self-management goal setting. RESULTS: More patients in the QIIP group achieved statistically improved lipid testing, eye examinations, peripheral neuropathy exams, and documented body mass index. No statistical differences in A1c, low-density lipoprotein or systolic/diastolic blood pressure values were noted, with no significant differences in medication prescription, specialist referrals, or chart-reported diabetes counseling, education or self-management goals. Patients of QIIP physicians had significantly more PHC visits. CONCLUSION: The QIIP-learning collaborative program evaluation using stratified random selection of participants and the inclusion of a control group makes this one of the most rigorous and promising efforts to date evaluating the impact of a QI program in PHC. The chart audit component of this evaluation highlighted that while QIIP improved some secondary diabetes measures, no improvements in clinical outcomes were noted. This study highlights the importance of formalized evaluation of QI initiatives to provide an evidence base to inform future program planning and scale-up.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,489
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,152 · 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.

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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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