지역 프로그램의 영향 Agir Sur Sa SantE

배경: 심장-대사성 만성 질환(CMCD)이 전염병 비율을 차지하는 시대에 의료 시스템은 이를 관리하고 예방하기 위한 치료를 제공함으로써 대응해야 합니다. 우리 지역은 치료의 연속체(지역사회에서 1차, 전문 치료에 이르기까지) 전반에 걸쳐 서비스를 정의하는 환자 궤적과 지역 치료 프레임워크를 개발하고 구현하는 데 있어 리더십을 입증했습니다. 그러나 이러한 당뇨병, 심장 재활 및 0-5-30 예방 프로그램은 사일로에서 구현되었습니다. 우리 지역 보건국의 의사 결정자의 지도력 아래, 치료의 접근성과 품질을 개선하기 위해 우리 팀은 심혈관 대사성 만성 질환의 예방 및 관리를 위한 통합 치료 프레임워크의 개발 및 구현에 노력해 왔습니다: Agir 수르 사 산떼(ASSSÉ). 개인/그룹 동기 부여 기술, 치료 프로토콜 및 집단 명령을 기반으로 하는 이 새로운 프레임워크는 현재 커뮤니티 건강 센터(CSSS)의 맥락에서 구현되고 있습니다. 조사관은 최근 CSSS의 구현을 계속 지원하고 가정 의학 그룹(FMG, 2015년 봄)에서 치료 프레임워크를 구현하고 일부 기본 평가(만족도 및 인식 설문지)를 시작하기 위해 퀘벡 보건부 보조금을 받았습니다. 연구자들은 ASSSÉ의 성공적인 구현이 FMG 맥락에서 CMCD의 영향을 받거나 위험에 처한 환자, 환자 및 1차 의료 인력 만족도, 충실도, 품질 및 치료 연속성을 위한 접근성 지표를 개선할 수 있다고 가정합니다.

목적: 조사관은 다음을 목표로 합니다.

1. 다음을 통해 FMG의 맥락에서 새로운 ASSSÉ 프레임워크의 구현 프로세스를 분석합니다. b) 실행의 결정 요인(장벽 및 촉진 요인) 식별 c) FMG에서 ASSSÉ 케어 프레임워크를 구현하는 데 사용되는 전략을 설명합니다.
2. ASSSÉ 효과의 크기를 추정합니다(향후 대규모 시험 계획 시 정보에 입각한 표본 크기 계산을 허용하기 위해 FMG 전반에 걸친 주요 효과 및 효과의 가변성 포함). a) 환자(만족도, 건강 결과); b) 1차 진료 전문가(연습, 만족, 자기효능감); c) 의료 시스템(조직적 및 기술적 의료 품질 지표, 의료 지표의 접근성 및 연속성, 프레임워크에 대한 의료 충실도).
3. 이러한 활동을 통해 얻은 지식을 혁신적인 도구와 접근 방식을 사용하여 정책 입안자, 의사 결정자, 의료 전문가 및 환자를 포함하여 의료 및 공중 보건 부문의 관련 이해 관계자에게 효과적으로 공유합니다.

방법 및 접근법: 이 참여형 연구 프로젝트는 정성 및 정량 평가를 결합한 혼합 방법 접근법을 사용합니다. 이 프로젝트는 세 단계로 진행됩니다. 1-구현 전 평가: 동부 타운십의 14개 FMG 모두에서 현재 제공되는 서비스 및 환자 궤적은 차트 검토를 사용하여 평가되어 기술적인 치료 품질 지표 및 건강 결과를 평가합니다. 조사관은 또한 장기 만성 치료 모델, 자기 효능감, 직원 및 환자의 만족도, 조직 치료 품질을 평가하기 위해 개선 대상으로 삼을 잠재적 영역과의 일치성을 평가하는 설문지를 사용할 것입니다. 의료 전문가, 의사 결정자 및 CMCD가 있거나 위험이 있는 환자와의 설문지 및 반구조화된 그룹 인터뷰도 수행됩니다. 2- 구현 후 평가 및 데이터 분석: 구현 시작 후 12, 24 및 36개월 동안 조사관은 초기 단계와 유사한 평가를 수행합니다. 반구조화된 그룹 인터뷰는 24개월에만 반복됩니다. 구현 전 및 구현 후 비교는 연속 변수에 대한 대응 t-테스트와 이분법 변수에 대한 McNemar 테스트를 사용하여 개선 영역과 지속적인 격차를 식별하기 위해 수행됩니다. 3-KT(3-Knowledge Translation): 통합 KT는 이 연구의 중요한 결과이며, 이미 시작되었으며 다양한 참여자와 함께 프로젝트 전반에 걸쳐 발생할 것입니다. 조사관은 또한 전통적인 보조금 지급 종료 KT와 연구 결과의 명확한 요약본 생성을 통해 다양한 대상 청중(의료 전문가, 의사 결정자 및 정책 입안자, 환자 및 캐나다 인구)에게 다가갈 것입니다.

영향: 만성 질환의 유행을 고려할 때 이 프로젝트는 전문 의료 서비스와 연속적으로 1차 의료에서 ​​여러 조건의 예방 및 관리 개입을 통합하는 의료 모델에 대한 지식을 생성할 것이기 때문에 매우 중요합니다. 또한 다양한 지방 및 질병 맥락에서 높은 전이 가능성을 가지고 있습니다.