System interventions to support rural access to maternity care: an analysis of the rural surgical obstetrical networks program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Rural Surgical Obstetrical Networks (RSON) project was developed in response to the persistent attrition of rural maternity services across Canada over the past two decades. While other research has demonstrated the adverse health and psychosocial consequences of losing local maternity services, this paper explores the impact of a program designed to increase the sustainability of rural services themselves, through the funding of four "pillars": increased scope and volume, clinical coaching, continuous quality improvement (CQI) and remote presence technology. METHODS: We conducted in-depth, qualitative research interviews with rural health care providers and administrators in eight rural communities across British Columbia to understand the impact of the RSON program on maternity services. Researchers used thematic analysis to generate common themes across the dataset and interpret findings. FINDINGS: Participants articulated six themes regarding the sustainability of maternity care as actualized through the RSON project: safety and quality through quality improvement opportunities, improved access to care through increased surgical volume and OR backup, optimized team function through innovative models of care, improved infrastructure, local innovation surrounding workforce shortages, and locally tailored funding models. CONCLUSION: Rural maternity sites benefited from the funding offered through the RSON pillars, as demonstrated by larger volumes of local deliveries, nearly unanimous positive accounts of the interventions by health care providers, and evidence of staffing stability during the study time frame. As such, the interventions provided through the Rural Surgical Obstetrical Networks project as well as study findings on the common themes of sustainable maternity care should be considered when planning core rural health services funding schemes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».