Factors of a physician quality improvement leadership coalition that influence physician behaviour: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A coalition (Strategic Clinical Improvement Committee), with a mandate to promote physician quality improvement (QI) involvement, identified hospital laboratory test overuse as a priority. The coalition developed and supported the spread of a multicomponent initiative about reducing repetitive laboratory testing and blood urea nitrogen (BUN) ordering across one Canadian province. This study's purpose was to identify coalition factors enabling medicine and emergency department (ED) physicians to lead, participate and influence appropriate BUN test ordering. METHODS: Using sequential explanatory mixed methods, intervention components were grouped as person focused or system focused. Quantitative phase/analyses included: monthly total and average of the BUN test for six hospitals (medicine programme and two EDs) were compared pre initiative and post initiative; a cost avoidance calculation and an interrupted time series analysis were performed (participants were divided into two groups: high (>50%) and low (<50%) BUN test reduction based on these findings). Qualitative phase/analyses included: structured virtual interviews with 12 physicians/participants; a content analysis aligned to the Theoretical Domains Framework and the Behaviour Change Wheel. Quotes from participants representing high and low groups were integrated into a joint display. RESULTS: Monthly BUN test ordering was significantly reduced in 5 of 6 participating hospital medicine programmes and in both EDs (33% to 76%), resulting in monthly cost avoidance (CAN$900-CAN$7285). Physicians had similar perceptions of the coalition's characteristics enabling their QI involvement and the factors influencing BUN test reduction. CONCLUSIONS: To enable physician confidence to lead and participate, the coalition used the following: a simply designed QI initiative, partnership with a coalition physician leader and/or member; credibility and mentorship; support personnel; QI education and hands-on training; minimal physician effort; and no clinical workflow disruption. Implementing person-focused and system-focused intervention components, and communication from a trusted local physician-who shared data, physician QI initiative role/contribution and responsibility, best practices, and past project successes-were factors influencing appropriate BUN test ordering.
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 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 | 0,022 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».