Interprofessional advanced access – a quality improvement protocol for expanding access to primary care services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Advanced Access (AA) Model has shown considerable success in improving timely access for patients in primary care settings. As a result, a majority of family physicians have implemented AA in their organizations over the last decade. However, despite its widespread use, few professionals other than physicians and nurse practitioners have implemented the model. Among those who have integrated it to their practice, a wide variation in the level of implementation is observed, suggesting a need to support primary care teams in continuous improvement with AA implementation. This quality improvement research project aims to document and measure the processes and effects of practice facilitation, to implement and improve AA within interprofessional teams. Methods Five primary care teams at various levels of organizational AA implementation will take part in a quality improvement process. These teams will be followed independently over PDSA (Plan-Do-Study-Act) cycles for 18 months. Each team is responsible for setting their own objectives for improvement with respect to AA. The evaluation process consists of a mixed-methods plan, including semi-structured interviews with key members of the clinical and management teams, patient experience survey and AA-related metrics monitored from Electronic Medical Records over time. Discussion Most theories on organizational change indicate that practice facilitation should enable involvement of stakeholders in the process of change and enable improved interprofessional collaboration through a team-based approach. Improving access to primary care services is one of the top priorities of the Quebec’s ministry of health and social services. This study will identify key barriers to quality improvement initiatives within primary care and help to develop successful strategies to help teams improve and broaden implementation of AA to other primary care professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 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 tête enseignante, 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 ».