Documenting the impact of the COMPAS+ quality improvement collaborative on chronic disease management in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Context: Quality improvement collaboratives (QIC) are multifaceted interventions used to engage clinical teams in applying improvement methods to achieve best practices. COMPAS+ is a large scale QIC that is being implemented in partnership between the Ministry of Health and Social Services and the Institut national d’excellence en santé et en services sociaux (INESSS) in Quebec, Canada. Until now, COMPAS+ has focused on two chronic disease conditions, COPD and type 2 diabetes, to facilitate quality improvement (QI) of chronic disease management in primary care (PC). Objective: Evaluate the extent to which COMPAS+ supports the implementation of QI projects and the integration of a culture of continuous QI in primary care. Study design and analysis: A retrospective mixed-methods multiple case study design was used. Document analysis, interviews with key informants and survey methods were used to document COMPAS+ QIC impacts. Setting: The COMPAS+ QIC was implemented in 5 large integrated public healthcare organizations in three different regions of the Quebec province. Population: PC professionals, managers and patient partners. Intervention/instrument: The COMPAS+ intervention is composed of reflective practice workshops engaging approximately 30 participants from a local PC healthcare network and 2-year facilitation support provided by the COMPAS+ team to a local QI project committee. Results: The intervention supported the implementation of QI projects in 4 of the 5 cases that were managed at different organizational levels (strategic, tactical, and operational). The COMPAS+ intervention produced multiple outcomes that were organized into 6 categories: 1) improved methods used to conduct QI projects; 2) improved organization of COPD or diabetes services, 3) improved use of tools and strategies for the coordination of services, 4) improved screening strategies; 5) improved patient follow-up services; 6) improved PC professionals’ knowledge and competencies. Results from the survey confirmed that the intervention supported individual practice changes for most workshop participants but that perceptions of other outcomes varied between cases and were related to the organizational level at which the change was implemented. Conclusion: The COMPAS+ QIC supported the implementation of multiple QI projects that were managed at different levels of the organization and supported the improvement of chronic disease management.
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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 | 0,047 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».