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Enregistrement W2981102303 · doi:10.1136/bmjopen-2019-029622

Regional variation in primary care improvement strategies and policy: case studies that consider qualitative contextual data for performance measurement in three Canadian provinces

2019· article· en· W2981102303 sur OpenAlexafffundabout
Ruth Martin‐Misener, Sabrina T. Wong, Sharon Johnston, Stephanie Blackman, Catherine M. Scott, William Hogg, Fred Burge, Anne M. Grool, Sara Wuite

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMontfort HospitalUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésRemunerationMedicineGrey literaturePrimary careFocus groupHealth careNursingFamily medicineMEDLINEMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore regional primary care improvement strategies that are potentially determinants of primary care performance. DESIGN: Multiple comparative embedded case study. SETTING: Three regions in Canada: Fraser East, British Columbia; Eastern Ontario Health Unit, Ontario; Central Zone, Nova Scotia. DATA SOURCES: (1) In-depth interviews with purposively selected key informants (eg, primary care decision-makers, physician leads, regulatory agencies) and focus groups with patients and clinicians (n=68 participants) and (2) published and grey literature (n=205 documents). OUTCOME MEASURES: Variations in spread and uptake of primary care improvement strategies across the three study regions. NVivo (V.11) was used to manage data and perform content analysis to identify categories within and across cases. The coding structure was developed by researchers through iterative collaboration, using inductive and deductive processes. RESULTS: Six overarching primary care improvement strategies, differing in focus and spread, were implemented across the three study regions: interprofessional team-based approaches, provider skill mix expansion, physician groups and networks, information systems, remuneration and performance measurement and reporting infrastructure. CONCLUSION: The addition of information on regional improvement strategies to primary care performance reports could add important contextual insights into primary care performance results. This could help identify possible drivers of reported performance outcomes and levers for change in practice, regional and system-level settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,011
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,486
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,070 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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