An Integrated Interprofessional Continuing Medical Education and Quality Improvement Initiative to Address Cardiovascular and Renal Risk in Patients with Type 2 Diabetes in Community-Based Primary Care Practices
Notice bibliographique
Résumé
A Quality Improvement and Continuing Medical Education intervention (QICMEi) was developed to improve competencies and performance of interprofessional primary care providers (PCPs), as well as patient care outcomes for individuals with type 2 diabetes with, or at risk of cardiovascular or chronic kidney disease that could benefit from SGLT-2i/GLP-1RA treatment. The QICMEi was implemented at two community-based family health centres within an integrated delivery system. The intervention was based on an analysis of treatment patterns using electronic health records (EHR) and evaluation and outcomes were assessed on from surveys and interviews from learners and EHR data. Healthcare teams were recruited, pre-intervention treatment patterns were reviewed to establish quality of care goals, education intervention needs and to guide HCP team discussions and QI goals. Community centre site leaders directed the CME, led case-based team QI discussions, developed process improvements with QI coaches and patient education materials explaining treatments were developed to improve adherence. PCPs' knowledge, competence and performance in interpreting and applying best-practices in treatment selection increased, while perceived challenges (managing side effects of intensified therapy, identifying SGLT-2i/GLP-1RAs-eligible profiles) decreased post-intervention. EHR data across a large patient volume showed slight but non-clinically significant changes in SGLT-2i/GLP-1RAs prescription patterns. Significance was likely hindered due to high baseline prescribing levels and contextual challenges in the delivery system (e.g. insurance authorisations, medication costs). Results indicated enhanced communication with patients, and sustained utilisation of patient materials/EHR tools. The QICMEi advanced participant knowledge, improved performance and teamwork, enhanced the system of care, exposed barriers and facilitated the adoption of materials for patient education. It demonstrated the value of CME's role in improving care while identifying the complexities in addressing and sustaining community-level patient care goals. This underscores the need for further research into QICMEi in systems of care to ultimately change provider treatment patterns.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».