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Enregistrement W7134260961 · doi:10.26181/16946464.v1

Improving access to primary health care: a cross-case comparison based on an a priori program theory

2021· article· W7134260961 sur OpenAlexaboutno aff
C. M. Spooner, Virginia Lewis, C. M. Scott, S Dahrouge, J Haggerty, G Russell, JF Levesque, E Dionne, N Stocks, M.F. Harris

Notice bibliographique

RevueLa Trobe University · 2021
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionLogic modelIntervention (counseling)Unintended consequencesProgram evaluationScale (ratio)Theory of changePrimary care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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’.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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