Contextual levers for team-based primary care: lessons from reform interventions in five jurisdictions in three countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most Western nations have sought primary care (PC) reform due to the rising costs of health care and the need to manage long-term health conditions. A common reform-the introduction of inter-professional teams into traditional PC settings-has been difficult to implement despite financial investment and enthusiasm. Objective: To synthesize findings across five jurisdictions in three countries to identify common contextual factors influencing the successful implementation of teamwork within PC practices. Methods: An international consortium of researchers met via teleconference and regular face-to-face meetings using a Collaborative Reflexive Deliberative Approach to re-analyse and synthesize their published and unpublished data and their own work experience. Studies were evaluated through reflection and facilitated discussion to identify factors associated with successful teamwork implementation. Matrices were used to summarize interpretations from the studies. Results: Seven common levers influence a jurisdiction's ability to implement PC teams. Team-based PC was promoted when funding extended beyond fee-for-service, where care delivery did not require direct physician involvement and where governance was inclusive of non-physician disciplines. Other external drivers included: the health professional organizations' attitude towards team-oriented PC, the degree of external accountability required of practices, and the extent of their links with the community and medical neighbourhood. Programs involving outreach facilitation, leadership training and financial support for team activities had some effect. Conclusion: The combination of physician dominance and physician aligned fee-for-service payment structures provide a profound barrier to implement team-oriented PC. Policy makers should carefully consider the influence of these and our other identified drivers when implementing team-oriented PC.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».