Practical strategies for achieving system change in the US: lessons and insights from the CONQUEST quality improvement programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality improvement programmes (QIPs) are designed to enhance patient outcomes by systematically introducing evidence-based clinical practices. The CONQUEST QIP focuses on improving the identification and management of patients with COPD in primary care. The process of developing CONQUEST, recruiting, preparing systems for participation, and implementing the QIP across three integrated healthcare systems (IHSs) is examined to identify and share lessons learned. APPROACH AND DEVELOPMENT: This review is organized into three stages: 1) development, 2) preparing IHSs for implementation, and 3) implementation. In each stage, key steps are described with the lessons learned and how they can inform others interested in developing QIPs designed to improve the care of patients with chronic conditions in primary care.Stage 1 was establishing and working with steering committees to develop the QIP Quality Standards, define the target patient population, assess current management practices, and create a global operational protocol. Additionally, potential IHSs were assessed for feasibility of QIP integration into primary care practices. Factors assessed included a review of technological infrastructure, QI experience, and capacity for effective implementation.Stage 2 was preparation for implementation. Key was enlisting clinical champions to advocate for the QIP, secure participation in primary care, and establish effective communication channels. Preparation for implementation required obtaining IHS approvals, ensuring Health Insurance Portability and Accountability Act compliance, and devising operational strategies for patient outreach and clinical decision support delivery.Stage 3 was developing three IHS implementation models. With insight into the local context from local clinicians, implementation models were adapted to work with the resources and capacity of the IHSs while ensuring the delivery of essential elements of the programme. CONCLUSION: Developing and launching a QIP programme across primary care practices requires extensive groundwork, preparation, and committed local champions to assist in building an adaptable environment that encourages open communication and is receptive to feedback.
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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 | 0,058 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».