Progress of GP clusters 2 years after their introduction in Scotland: findings from the Scottish School of Primary Care national GP survey
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».