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Enregistrement W4409289110 · doi:10.1186/s12875-025-02808-y

Primary care physician engagement in health systems transformation

2025· article· en· W4409289110 sur OpenAlexaffabout
Atharv Joshi, Judith Belle Brown, Marie Y. Savundranayagam, Shannon L. Sibbald

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary carePrimary health careTransformation (genetics)Primary (astronomy)Health careNursingMedicineFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physician engagement is critical to the success of primary care transformation, yet strategies to support meaningful engagement remain understudied. Despite existing research, gaps persist in understanding how physician engagement unfolds within system-level initiatives in primary care. This paper examines physician engagement through the development of the London Middlesex Primary Care Alliance (LMPCA), a regional initiative uniting primary care providers in Southwestern Ontario to advocate for system improvements and support health system transformation, including the Middlesex-London Ontario Health Team (ML-OHT). Rather than centering solely on physician perspectives, our study explores physician engagement as part of a broader collaborative effort involving healthcare administrators and support personnel. Data were collected through interviews (n = 13; including primary care physicians, healthcare administrators, and administrative support personnel), document analysis, and an environmental scan. Findings highlight the importance of grassroots leadership, governance structures, and system-level supports in driving physician engagement. The role of a primary care transformation lead emerged as a key facilitator, while lack of compensation for system-level work remained a barrier. This study provides insights into the formation of a sustainable, self-governing primary care organization and offers considerations for scaling engagement strategies while mitigating burnout and ensuring long-term participation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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