Improving access to primary health care: a cross-case comparison based on an a priori program theory
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inequitable access to primary health care (PHC) remains a problem for most western countries. Failure to scale up effective interventions has been due, in part, to a failure to share the logic and essential elements of successful programs. The aim of this paper is to describe what we learned about improving access to PHC for vulnerable groups across multiple sites through use of a common theory-based program logic model and a common evaluation approach. This was the IMPACT initiative. Methods: IMPACT’s evaluation used a mixed methods design with longitudinal (pre and post) analysis of six interventions. The analysis for this paper included four of the six sites that met study criteria. These sites were located in Canada (Alberta, Quebec and Ontario) and Australia (New South Wales). Using the overarching logic model, unexpected findings were reviewed, and alternative explanations were considered to understand how the mechanisms of each intervention may have contributed to results. Results: Each site addressed their local access problem with different strategies and from different starting points. All sites observed changes in patient abilities to access PHC and provider access capabilities. The combination of intended and observed consequences for consumers and providers was different at each site, but all sites achieved change in both consumer ability and provider capability, even in interventions where there was no activity targeting provider behaviors. Discussion: The model helped to identify, explore and synthesize intended and unintended consequences of four interventions that appeared to have more differences than similarities. Similar outcomes for different interventions and multiple impacts of each intervention on abilities were observed, implying complex causal pathways. Conclusions: All the interventions were a low-cost incremental attempt to address unmet health care needs of vulnerable populations. Change is possible; sustaining change may be more challenging. Access to PHC requires attention to both patient abilities and provider characteristics. The logic model proved to be a valuable heuristic tool for defining the objectives of the interventions, evaluating their impacts, and learning from the comparison of ‘cases’.
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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 | 0,026 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».