Enhancing Advanced Access in Primary Healthcare: Key Change Strategies from a Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Context: Timely access is crucial for high-quality primary healthcare delivery, yet remains a pervasive challenge globally, including in Canada. The Advanced Access (AA) model, designed to support timely access, has faced implementation and sustainability hurdles. In Quebec, efforts to implement AA in Family Medicine Groups (FMGs) yielded partial success, necessitating comprehensive change strategies to ensure a tangible impact of the model. Objective: To delineate key change strategies from a 3.5-year Quality Improvement initiative aimed at enhancing AA in multidisciplinary primary healthcare. Study design and analysis: Retrospective descriptive qualitative study. Data from field notes, QI action plans, and semi-structured interviews were triangulated to identify and describe impactful change strategies. Setting: 8 multidisciplinary FMGs in Quebec, Canada Population: All healthcare providers and administrative staff. FMGs included physicians, nurses, social workers, pharmacists. Outcomes measures: Change strategies that demonstrated the capacity to improve timely access such as 3rd next available appointment, care continuity and team collaboration. Results: Seven key change strategies emerged, which could be grouped under 4 categories. These are related to shaping healthcare supply to patients’ demand by 1) providing an individual assessment of caseload size to all physicians and nurse practitioners (professionals with whom patients are affiliated; and 2) reinforcing communication in the appointment scheduling process. A second category consists of tailoring care to patients’ needs by 3) streamlining appointment scheduling through referral algorithms and 3) diversifying care modalities (face-to-face or telehealth). Optimizing roles through 4) interprofessional collaboration and optimal care trajectories by 5) using individual and collective orders to enhance care efficiency are also necessary strategies. Additionally, promoting care continuity via 7) dedicated urgent care slots and 8) optimizing trainee supervision in teaching FMGs bolstered patient-provider relationships while ensuring consistent and relevant care. Conclusion: The findings suggest that the implementation of these change strategies has the potential to significantly improve AA in primary healthcare settings. By addressing barriers to timely access and enhancing coordination among healthcare team members, these strategies can contribute to better healthcare outcomes for patients.
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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 | 0,035 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».