Factors Impacting Primary Care Engagement in a New Approach to Integrating Care in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2019, Ontario's Ministry of Health (the Ministry) introduced Ontario Health Teams (OHTs) to provide population-based integrated healthcare. Primary care was foundational to this approach. We sought to identify factors that impacted primary care engagement during OHT formation from different perspectives. Methods: Interviews with 111 participants (administrators n = 80; primary care providers n = 17; patient family advisors = 14) from 11 OHTs were conducted following a semi-structured guide. Interviews were transcribed, coded, and thematically analyzed. Results: Participants felt that primary care engagement was an ongoing, continuous cycle. Four themes were identified: 1) 'A low rules environment': limited direction from the Ministry (system-level), 2) 'They're at different starting points': impact of local context (initiative-level); 3) 'We want primary care to be actively involved': engagement efforts made by OHTs (initiative-level); 4) 'Waiting to hear a little bit more': primary care concerns about the OHT approach (sector-level). Thirteen factors impacting primary care engagement were identified across the four themes. Discussion and Conclusion: The 13 factors influencing primary care engagement were interconnected and operated at health system, integrated care initiative, and sector levels. Future research should focus on integrated care initiatives as they mature, to address potential gaps in the involvement of primary care physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».