High performing primary health care organizations from patient perspective: a qualitative study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a global call to build people-centred primary health care (PHC) systems. Previous evidence suggests that without organization-level reform efforts, the full potential of policy reforms may be limited. This study aimed to generate a profile of high performing PHC organizations from the perspective of patients. METHODS: We conducted semi-structured interviews with 58 PHC users from six provinces (Shandong, Zhejiang, Shaanxi, Henan, Shanxi, Heilongjiang) in China using purposive and snowball sampling techniques. Transcription was completed by trained research assistants through listening to the recordings of the interviews and summarizing them in English by 30-s segments to generate the narrative summary. Informed by the Classification System of PHC Organizational Attributes, thematic analysis aimed to identify domains and attributes of high performing PHC organizations. RESULTS: A profile of a high performing PHC organization with five domains and 14 attributes was generated. The five domains included: (1) organizational resources including medical equipment, human and information resource; (2) service provision and clinical practice including practice scope, internal integration and external integration; (3) general features including location, environment and ownership; (4) quality and cost; and (5) organizational structure including continuous learning mechanism, administrative structure and governance. CONCLUSIONS: A five-domain profile of high performing PHC organizations from the perspective of Chinese PHC users was generated. Organizational resources, service delivery and clinical practices were most valued by the participants. Meanwhile, the participants also had strong expectation of geographical accessibility, high quality of care as well as efficient organizational structure. These organizational elements should be reflected in further reform efforts in order to build high performing PHC organizations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».