The challenges of implementing advanced access for residents in family medicine in Quebec. Do promising strategies exist?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The advanced access (AA) model is a highly recommended innovation to improve timely access to primary healthcare. Despite that many studies have shown positive impacts for healthcare professionals, and for patients, implementing this model in clinics with a teaching mission for family medicine residents poses specific challenges. OBJECTIVE: To identify these challenges within these clinics, as well as potential strategies to address them. DESIGN: The authors adopted a qualitative multiple case study design, collected data in 2016 using semi-structured interviews (N = 40) with healthcare professionals and clerical staff in four family medicine units in Quebec, and performed a thematic analysis. They validated results through a discussion workshop, involving many family physicians and residents practicing in different regions Results: Five challenges emerged from the data: 1) choosing, organizing residents' patient; 2) managing and balancing residents' appointment schedules; 3) balancing timely access with relational continuity; 4) understanding the AA model; 5) establishing collaborative practices with other health professionals. Several promising strategies were suggested to address these challenges, including clearly defining residents' patient panels; adopting a team-based care approach; incorporating the model into academic curriculum and clinical training; proactive and ongoing education of health professionals, residents, and patients; involving residents in the change process and in adjustment strategies. CONCLUSIONS: To meet the challenges of implementing AA, decision-makers should consider exposing residents to AA during academic training and clinical internships, involving them in team work on arrival, engaging them as key actors in the implementation and in intra- and inter-professional collaborative models.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle