Family Physician Quality Improvement Plans: A Realist Inquiry Into What Works, for Whom, Under What Circumstances
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evaluation of quality improvement programs shows variable impact on physician performance often neglecting to examine how implementation varies across contexts and mechanisms that affect uptake. Realist evaluation enables the generation, refinement, and testing theories of change by unpacking what works for whom under what circumstances and why. This study used realist methods to explore relationships between outcomes, mechanisms (resources and reasoning), and context factors of a national multisource feedback (MSF) program. METHODS: Linked data for 50 physicians were examined to determine relationships between action plan completion status (outcomes), MSF ratings, MSF comments and prescribing data (resource mechanisms), a report summarizing the conversation between a facilitator and physician (reasoning mechanism), and practice risk factors (context). Working backward from outcomes enabled exploration of similarities and differences in mechanisms and context. RESULTS: The derived model showed that the completion status of plans was influenced by interaction of resource and reasoning mechanisms with context mediating the relationships. Two patterns were emerged. Physicians who implemented all their plans within six months received feedback with consistent messaging, reviewed data ahead of facilitation, coconstructed plan(s) with the facilitator, and had fewer risks to competence (dyscompetence). Physicians who were unable to implement any plans had data with fewer repeated messages and did not incorporate these into plans, had difficult plans, or needed to involve others and were physician-led, and were at higher risk for dyscompetence. DISCUSSION: Evaluation of quality improvement initiatives should examine program outcomes taking into consideration the interplay of resources, reasoning, and risk factors for dyscompetence.
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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 | 0,061 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».