Progress of GP clusters 2 years after their introduction in Scotland: findings from the Scottish School of Primary Care national GP survey
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 concept of GP clusters is derived from 'quality circles' in general practice in Europe and Canada. GP clusters commenced across Scotland in 2016 to improve the quality of care of local populations. AIM: To determine GPs' views on clusters, and the robustness of bespoke questions about them. DESIGN & SETTING: A cross-sectional national survey of work satisfaction of GPs in Scotland took place, which was conducted in July 2018-October 2018. METHOD: An analysis of bespoke questions on GP clusters was undertaken. The questions were completed by quality leads (QLs) and all other GPs in a nationally representative sample of GPs. RESULTS: In total, 2456 responses were received from 4371 GPs (56.4%). QLs reported that clusters were meeting regularly, and were friendly and well organised but not always productive. Support for cluster activity (data, health intelligence, analysis, quality improvement methods, advice, leadership, and evaluation) was suboptimal. Factor analysis identified two separate constructs (cluster meetings [CMs] and cluster support [CS]), which were minimally influenced (<2%) by GP and practice characteristics. Non-QLs (75% of all GPs) were generally satisfied with the two-way communication with the cluster QLs, but the great majority (>70%) reported no positive changes in various aspects of quality improvement. Factor analysis of these items indicated two constructs (cluster knowledge and engagement [CKE] and cluster quality improvement [CQI]), which were minimally affected by GP and practice characteristics. CONCLUSION: GP clusters are 'up and running' in Scotland but are at an early stage in terms of perceived impact and appear to be in need of more support in order to improve quality of care. The bespoke questions developed on clusters have robust construct validity, suitable for future surveys.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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