Barriers and facilitators to continuous quality improvement engagement among rural physicians in British Columbia, Canada: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rural physician engagement in continuous quality improvement (CQI) activities is vital to improving quality of care, patient safety, and healthcare delivery efficiencies. However, there is a lack of evidence surrounding the barriers and facilitators to CQI uptake across rural medical practices. This study aimed to explore enablers and barriers to CQI implementation and identify ways to foster greater engagement of rural physicians. METHODS: A mixed-methods triangulation study design was undertaken encompassing a survey and focus group interviews with physicians practising in rural communities of British Columbia, Canada. RESULTS: The survey was distributed to 1584 rural physicians, and 299 responses were received (response rate of 19%). Seven focus groups were conducted with 33 participants. Survey respondents indicated strong support towards CQI and the benefits of improved patient outcomes and practice quality. Less than half (47%) of respondents had participated in a CQI initiative within the previous 2 years. Key barriers to CQI engagement included time constraints, limited knowledge of CQI principles, and a lack of understanding of accessing and using relevant data. Key motivators for CQI engagement were opportunities for peer collaboration and receiving practice improvement feedback. Key enablers included more usable and accessible data and appropriate staffing resources to assist with undertaking CQI activities. CONCLUSION: Given rural physicians' time demands, better support systems are required to enhance rural physician engagement in systematic CQI activities. Specific support areas include dedicated CQI staff resources and better practice data systems and processes to support CQI initiatives.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».