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Enregistrement W4210390111 · doi:10.2147/copd.s341905

Challenges and Strategies for Improving COPD Primary Care Services in Quebec: Results of the Experience of the COMPAS+ Quality Improvement Collaborative

2022· article· en· W4210390111 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcGill University Health CentreSante MontrealCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital Charles-Le MoyneUniversité de SherbrookeInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPrimary careQuality managementCOPDQuality (philosophy)Health carePrimary health careFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Management of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) remains a challenge in primary care and multiple barriers can limit implementation of COPD guidelines. Since 2016, a quality improvement (QI) collaborative, called COMPAS+, has been implemented across the province of Quebec (Canada) to support improvement of chronic disease management in primary care. The aim of this study was to describe the main COPD quality problems reported by participating teams and the strategies they proposed and implemented to improve COPD primary care services in Quebec. METHODS: Sixteen sites in four different regions of Quebec were engaged in the COMPAS+ intervention to improve primary care services delivered to people living with COPD. A total of 14 workshop reports, 31 QI action plans and 4 regional final reports underwent content analysis. Key COPD quality problems were first identified and, for each of them, root causes were classified according to the domains and constructs of the Consolidated Framework for Implementation Research. Proposed strategies were organized according to the intervention function types described in the Behavior Change Wheel. RESULTS: Four key COPD quality problems were identified: 1) lack of organization/coordination of COPD services, 2) lack of screening services coordination, 3) lack of interprofessional communication and collaboration and 4) lack of treatment adherence. Main root causes explaining these quality gaps were 1) lack of awareness of COPD, 2) lack of professional knowledge, 3) lack of definition of professional roles, 4) lack of resources and tools for COPD prevention, diagnosis, and follow-up, 5) lack of communication tools, 6) lack of integration of the patient-as-partner approach, and 7) lack of adaptation of patient education to their specific needs. Multiple strategies were proposed to improve healthcare professionals' education and interprofessional collaboration and communication. CONCLUSION: QI collaborative activities can support achieving understanding of QI challenges healthcare organizations face to improve COPD services.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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