Grassroots development of interprofessional primary care teams: a qualitative study in Canadian family practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care access is universally a critical health system concern. Decades of research shows that continuous, comprehensive, team-based care promotes greater access to promotional, preventive, and therapeutic care. In Canada, health system investments in team-based primary care models have not yet supported consistent implementation and uptake across the country. As a result, some family practices have taken a grassroots approach to realising team-based care. AIM: To explore the factors and processes that support the successful grassroots development of team-based family practices. DESIGN AND SETTING: Using a qualitative multiple case study design, we investigated the experiences of Canadian family practices that engaged in self-initiated efforts to develop or transform into a team-based care model in Canada. METHOD: Case-relevant documents and interviews with practice leaders were analysed using an unconstrained approach to qualitative description. Data collection and analyses were guided by the theory of social innovation. RESULTS: Transformation processes were complex and multifaceted. Common activities across all cases were: developing business cases; obtaining funding; collaborating with provincial or regional governments, health authorities, and community members; ensuring buy-in from practice members; and securing space and human resources. These efforts supported alignment with local healthcare needs. Practice leaders uniformly declared that the change fostered positive outcomes, including improved access and attachment, more efficient workflows, and reduced emergency department visits. CONCLUSION: Those interested in promoting team-based family medicine should advocate for a balance of government investment and practice-level autonomy over development, which supports provider buy-in and community-appropriate innovation and responsiveness in care delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».