Informing the implementation and use of person-centred quality indicators: a mixed methods study on the readiness, barriers and facilitators to implementation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To ensure optimal implementation of person-centred quality indicators (PC-QIs), we assessed the readiness of Canadian healthcare organisations and explored their perceived barriers and facilitators to implementing and using PC-QIs. DESIGN: Mixed methods. SETTING AND PARTICIPANTS: Representatives of Canadian healthcare delivery and coordinating organisations that guide the development and/or implementation of person-centred care (PCC) measurement. Representatives from primary care clinics and organisations from the province of Alberta, Canada also participated. METHODS: We conducted a survey with representatives of Canadian healthcare organisations. The survey comprised two sections that: (1) assessed readiness for using PC-QIs, and (2) were based on the Organizational Readiness for Change Assessment tool. We summarised the survey results using descriptive statistics. We then conducted follow-up interviews with organisations representing system and clinical-level perspectives to further explore barriers and facilitators to implementing PC-QIs. The interviews were informed by and analysed using the Consolidated Framework for Implementation Research. RESULTS: Thirty-three Canadian regional healthcare organisations across all 13 provinces/territories participated in the survey. Only 5 of 26 PC-QIs were considered highly feasible to implement for 75% of organisations and included: coordination of care, communication, structures to report performance, engaging patients and caregivers and overall experience. A representative sample of 10 system-level organisations and 11 primary care organisations/clinics participated in the interviews. Key barriers identified were: resources and staff capacity for quality improvement, a shift in focus to COVID-19 and health provider motivation. Facilitators included: prioritisation of PCC measurement, leadership and champion engagement, alignment with ongoing provincial strategic direction and measurement efforts, and the use of technology for data collection, management and reporting. CONCLUSIONS: Despite high interest and policy alignment to use PC-QI 'readiness' to implement them effectively remains a challenge. Organisations need to be supported to collect, use and report PCC data to make the needed improvements that matter to patients.
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 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 | 0,033 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».