Foundational Change Strategies to Improve Interprofessional Advanced Access: A Participatory Action Research Study
Notice bibliographique
Résumé
Context: Implementing interprofessional advanced access (AA) requires reorganizing the practices of all team members to improve the timeliness of primary care. Often, team members do not know how to engage in a meaningful change process journey. Evidence-based change strategies that address fundamental care delivery processes could help improve timely access to the appropriate professionals while improving satisfaction of both staff and patients. Objective: To describe foundational evidence-based change strategies used by external facilitators to improve interprofessional AA in primary healthcare (PHC) clinics. Study design and analysis: Participatory action research was used to analyze change strategies and steps required for their implementation. AA indicators (3rd next available appointment, continuity of care, and availability for urgent care) were followed longitudinally to adapt the change strategies and assess their progressive impacts. This process led to the development of change packages. Setting: 8 interprofessional PHC clinics in Quebec, Canada. Population studied: Physicians, nurse practitioners, nurses, social workers and pharmacists. Intervention: External facilitators supported PHC clinics while relying on quality improvement techniques according to the Model for Improvement. Outcomes: Change packages: standardized tools to inform the planning, implementation, and monitoring of change strategies. These include: 1) Steps required to implement the strategy; 2) Key indicators to monitor change and evaluate the strategy’s success; 3) Lessons learned from the process. Results: 4 different change packages were developed. 3 change packages support transformation of appointment systems, including a prioritization algorithm for appointment scheduling, integration of time slots for urgent care, and integration of an online appointment scheduler. One change package aims to improve patient flow and professional autonomy using collective orders. The contents of these change packages, including lessons learnt and impacts on key indicators of AA across participating clinics, will be presented. Conclusions: Improving AA in PHC is complex, but essential change strategies appeared to be common first steps among clinics undertaking this journey. Resulting change packages provide road maps to successfully guide the improvement of AA, lay a strong foundation for further improvement steps, and build a culture of improvement within and among PHC clinics.
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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 | 0,071 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».