Audit and group feedback in nursing home physician groups: lessons learned from a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Audit and group feedback (A&F) is an instrument used to encourage healthcare professionals to improve the quality of care. Clinical practice was audited against a set of criteria and fed back to a group by a facilitator. The aim of this study was to gain a better understanding of how physician group feedback sessions in nursing homes were conducted and to what extent they resulted in action planning. METHODS: Fifteen group feedback sessions of the antibiotic A&F program within a nursing home network were audio-recorded, transcribed, and analyzed via the Framework Method for thematic analysis. The coding was performed using the existing Calgary A&F Framework and Cooke's conceptual model of physician behaviors, and open inductive codes were added. RESULTS: Elements of the conceptual model and the Calgary A&F Framework occurred within all group feedback sessions. The relationships within the group and with the facilitators were important elements when moving a group from interpreting the results to formulating action plans. Physician groups responded positively to the audit data, particularly if they were among the best performing. The data were met with doubt by physicians who did not recognize their own practice. When exploring potential reasons for lower guideline adherence, groups often considered data quality or external factors such as the choice of non-adherent treatment by locum staff. The degree of reflection on personal factors as explanations for low adherence and the extent to which groups identified learning and improvement opportunities varied: some groups were able to formulate action plans to address data problems and knowledge gaps, whereas others scheduled a follow-up meeting to develop action plans for treatment or prescribing practice changes. CONCLUSIONS: The facilitator was crucial in supporting the group in interpreting the results, steering the conversation towards sharing change cues, and helping the physician group in developing action plans. The degree of reflection and action planning varied by group. By implementing the lessons learned from this study, group feedback sessions can be refined, supporting participants in action planning.
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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 | 0,082 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».