Strengthening Primary Care Through Family Medicine Around the World
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: There is a limited evidentiary base on the development of family medicine in different contexts and countries. The lack of evidence impedes our ability to compare and characterize family medicine models and identify areas of success that have led to the effective provision of care. This paper offers a comparative compilation and analysis of the development of family medicine training programs in seven countries: Brazil, Canada, Ethiopia, Haiti, Indonesia, Kenya, and Mali. METHODS: Using qualitative case studies, this paper examines the process of developing family medicine programs, including enabling strategies and barriers, and shared lessons. An appreciative inquiry framework and complex adaptive systems thinking inform our qualitative study. RESULTS: Committed partnerships, the contribution of champions, health policy, and adaptability were identified as key enablers in all seven case studies. The case studies further reveal that some enablers were more salient in certain contexts as compared to others, and that it is the interaction of enablers that is crucial for understanding how and why initiatives succeeded. The barriers that emerged across the seven case studies include: (1) resistance from other medical specialties, (2) lack of resources and capabilities, (3) difficulty in sustaining support of champions, and (4) challenges in brokering effective partnerships. CONCLUSIONS: A key insight from this study is that the implementation of family medicine is nonlinear, dynamic, and complex. The findings of this comparative analysis offer insights and strategies that can inform the design and development of family medicine programs elsewhere.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».