Behavioural Change in Practice: Primary Care Providers’ Journey Towards Goal-Oriented Care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The demand for person-centred integrated care (PC-IC) requires health services focused on patients' individual needs. Strengthening primary care is crucial in promoting PC-IC. Goal-oriented care (GOC) prioritizes patient goals and fosters interprofessional team-based care, optimizing PC-IC. GOC requires healthcare providers to shift from problem- to goal-oriented practices. However, how providers change their daily practice to align care with what matters most to patients remains unclear. Aim: This qualitative study explores how primary care providers (PCPs) experience behaviour change when implementing GOC in daily work after an interprofessional GOC-training. Method: Six months post-training, focus groups with PCPs were organized. A theoretical thematic analysis was conducted using the Capability, Opportunity, Motivation, and Behaviour (COM-B) model. Results: Twenty-two PCPs participated in five focus groups. Motivational factors catalysed behaviour change towards GOC, including developing awareness on care actions through reflective practice. PCPs identified capabilities such as asking person-centred questions, maintaining a broad knowledge and enhancing their advocacy for patients. Opportunities stressed team support, care continuity, and reflexivity-promoting workplaces as vital for enabling behavioural change in GOC. Conclusion: Reflective practice is vital for aligning PCPs' behaviour with GOC. Involvement of all colleagues and dedicated time for reflection promote team alignment and consistency in achieving patients' personal goals.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| 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 | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».