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Enregistrement W4404808492 · doi:10.1370/afm.22.s1.6490

Key Strategies to Foster Effective Champions for Continuous Quality Improvement in Primary Healthcare Clinics

2024· article· en· W4404808492 sur OpenAlexaboutno aff
Élisabeth Martin, Dave A. Bergeron, Isabelle Gaboury

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Quality managementPrimary careQuality (philosophy)Health carePrimary health careProcess managementBusinessMedicineComputer sciencePolitical scienceFamily medicineMarketingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Healthcare must evolve to overcome challenges and take advantage of opportunities. Continuous quality improvement (CQI) is a promising method for improving the healthcare system and responding effectively to changing patient needs. Champions in CQI refer to individuals who lead or facilitate such initiatives, and they seem to be a key ingredient in promoting quality improvement in Primary healthcare Clinics (PHC). Objective: This study aims to provide insights and strategies to foster the development of effective champions for CQI in PHC. Study Design and Analysis: A multiple case study design using a realist evaluation approach was used to refine a program theory. Data were collected through documentary analysis and individual semi-structured interviews. The refined program theory has been used to infer strategies that could promote the emergence of efficient champions for CQI in PHC. Setting: Cases (4) were defined as champion that promote CQI in PHC. Each case has been informed champion, change agent, peers and managers. The cases have been recruited from PHC in Quebec and Ontario, Canada. Professionals and experts across Canada revised the program theory. Population studied: Four cases of champions who promote CQI in PHC were identified. The champion and peers targeted by the change were recruited to inform each case. Results: The data from this study unveiled ten specific strategies that can be applied to promote the emergence of efficient champions in CQI : Establish shared objectives, Prioritize objectives meticulously, Create collaborative spaces, Provide a safe space for experimentation, Implement small but rapid quality improvement cycles, Minimize group size, Resolve barriers and ensure resources are available, Focus on process over behavioural changes, Pace project timelines with vigilance checkpoints, Leverage time as a beneficial factor. These strategies have the potential to foster effective CQI champion PHC. Conclusions: These strategies provide comprehensive cues for managers and policymakers to promote efficient CQI processes. Fostering efficient champions can improve PHC9s adaptability to overcome challenges and take advantage of opportunities.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,107 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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Résumé présentoui

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