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Enregistrement W4414722832 · doi:10.3399/bjgpo.2025.0069

English general practice in a period of change: a mixed-methods study of staff and patient perspectives

2025· article· en· W4414722832 sur OpenAlexaff
Heather Gage, Alice Herron, Amanda Bates, R. Michael Cassidy, Catherine Marchand, Emily McKean, Karen Spilsbury, Suzanne H Richards, Rupa Chilvers, Mark Joy, Simon de Lusignan, Stephen Peckham

Notice bibliographique

RevueBJGP Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésReceptionistsPeriod (music)General practiceWork (physics)Training (meteorology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic prompted widespread use of remote (telephone and online) communication in general practice in England, which exacerbated long-term pressures from staffing shortages. The public perceived problems with access. AIM: To explore patient and staff perspectives on changing processes in general practice. DESIGN & SETTING: A mixed-methods study (patient survey and staff focus groups) in a sample of 22 general practices in England, varied by size, region, deprivation, and demography, was conducted in 2022. METHOD: An online survey was delivered by short message service (SMS) text to adult patients at 21 practices. Data from answers to an open-ended question about patients' experiences were analysed using summative content and thematic analysis. Virtual focus groups conducted with four categories of staff (GPs, nurses, receptionists and administrators, and practice managers) covered teamworking, roles, patient interactions, adapting to change, and workload. Data were transcribed and analysed using framework and thematic methods. Themes common to patients and staff were identified. RESULTS: Overall median survey response was 10.9% (interquartile range 9.7%-14.6%); 14 401 patient responders provided 10 348 comments, 51.2% were positive. Patient and staff perspectives overlapped in two areas. The first, 'contact and communication', encapsulated differing views around access. The second, 'non-clinical roles and patient care', concerned the allocation of appointments and the roles of receptionists. Patients reported barriers to getting timely appointments with their chosen professional while staff were seeking ways to manage the volume of communications. Use of non-clinical staff to triage appointment requests was unpopular with patients and receptionists felt clinically unqualified. CONCLUSION: Effective methods are needed to improve patient communication with practices and access. Receptionists require recognition and training for their pivotal role.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,421 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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