“We’re sinking”: a qualitative interview-based study on stakeholder perceptions of structural and process limitations to the Canadian healthcare system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite longstanding efforts and calls for reform, Canada's incremental approach to healthcare changes has left the country lagging behind other OECD nations. Reform to the Canadian healthcare system is essential to develop a higher performing system. This study sought to gain a deeper understanding of the views of Canadian stakeholders on structural and process deficiencies and strategies to improve the Canadian healthcare system substantially and meaningfully. METHODS: We conducted individual, ~ 45-minute, semi-structured virtual interviews from May 2022 to August 2022. Using existing contacts and snowball sampling, we targeted one man and one woman from five regions in Canada across four stakeholder groups: (1) public citizens; (2) healthcare leaders; (3) academics; and (4) political decision makers. Interviews centered on participants' perceptions of the state of the current healthcare system, including areas where major improvements are required, and strategies to achieve suggested enhancements; Donabedian's Model (i.e., structure, process, outcomes) was the guiding conceptual framework. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and de-identified, and inductive thematic analysis was performed independently and in duplicate according to published methods. RESULTS: The data from 31 interviews with 13 (41.9%) public citizens, 10 (32.3%) healthcare leaders, 4 (12.9%) academics, and 4 (12.9%) political decision makers resulted in three themes related to the structure of the healthcare system (1. system reactivity; 2. linkage with the Canadian identity; and 3. political and funding structures), three themes related to healthcare processes (1. staffing shortages; 2. inefficient care; and 3. inconsistent care), and three strategies to improve short- and long-term population health outcomes (1. delineating roles and revising incentives; 2. enhanced health literacy; 3. interdisciplinary and patient-centred care). CONCLUSION: Canadians in our sample identified important structural and process limitations to the Canadian healthcare system. Meaningful reforms are needed and will require addressing the link between the Canadian identity and our healthcare system to facilitate effective development and implementation of strategies to improve population health outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».