Enhancing Person-Centred Practice in Primary Care: Co-designing Strategies to Implement Quality Indicators Informed by the Patient Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Person-Centred Care (PCC) promotes engagement with patients and caregivers to improve patient experiences and outcomes. Person-Centred Quality Indicators (PC-QIs) are quality improvement (QI) tools that support healthcare providers and organizations to identify gaps in the delivery of PCC and improve the quality of care for patients. Little is known about how to implement PC-QIs effectively so that they are adopted and used to create meaningful change in practice. We aimed to address these knowledge gaps by applying a person-centred and implementation science lens to QI and collaborate with stakeholders to inform the future implementation of PC-QIs for primary care in Alberta, Canada. The first study of this thesis was a systematic review and meta-analysis on the effectiveness of person-centred QI strategies on the management of hypertension in primary care. Our findings suggest that consistent features of person-centered QI interventions that were effective for improving hypertension outcomes included tailored communication with patients, use of health information technology, and multidisciplinary collaboration. The second and third studies of this thesis were mixed methods studies focussed on co-designing the implementation of the PC-QIs for future use in primary care in Alberta. In study two, our findings from an organizational readiness survey and interviews conducted with participants representing both Canadian system-level and Alberta clinical primary care perspectives shed light on key factors that may influence implementation. These factors included: the organization or clinics’ interest and motivation to implement the PC-QIs, resources and capacity to collect and use data for improvements, and the organizational climate for implementation of the PC-QIs, related to PCC and QI. In the third study, we conducted a consensus process with primary care stakeholders to prioritize the PC-QIs for implementation and implementation strategies that were identified, which emerged from our second study. Consensus panelists prioritized PC-QIs related to: patient and caregiver involvement in decisions about care, having a trusting relationship with the healthcare provider, health information technology to support PCC, co-designing care in partnership with communities, and overall experience. The strategies prioritized included: developing partnerships among stakeholder groups, obtaining QI resources, conducting a needs assessment, aligning measurement efforts provincially, and engaging champions.
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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 | 0,100 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».