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Enregistrement W4404808316 · doi:10.1370/afm.22.s1.6610

Enhancing Advanced Access in Primary Healthcare: Key Change Strategies from a Quality Improvement Initiative

2024· article· en· W4404808316 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle Gaboury, Sarah Descôteaux, Élisabeth Martin, Mylaine Breton, Mélanie Ann Smithman, François Bordeleau

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Quality managementProcess managementQuality (philosophy)BusinessPrimary careComputer scienceMedicineMarketingFamily medicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,584
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,008 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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