Integrating care for older people with complex needs: key insights and lessons from a seven-country cross-case analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To address the challenges of caring for a growing number of older people with a mix of both health problems and functional impairment, programmes in different countries have different approaches to integrating health and social service supports. OBJECTIVE: The goal of this analysis is to identify important lessons for policy makers and service providers to enable better design, implementation and spread of successful integrated care models. METHODS: This paper provides a structured cross-case synthesis of seven integrated care programmes in Australia, Canada, the Netherlands, New Zealand, Sweden, the UK and the USA. KEY FINDINGS: All seven programmes involved bottom-up innovation driven by local needs and included: (1) a single point of entry, (2) holistic care assessments, (3) comprehensive care planning, (4) care co-ordination and (5) a well-connected provider network. The process of achieving successful integration involves collaboration and, although the specific types of collaboration varied considerably across the seven case studies, all involved a care coordinator or case manager. Most programmes were not systematically evaluated but the two with formal external evaluations showed benefit and have been expanded. CONCLUSIONS: Case managers or care coordinators who support patient-centred collaborative care are key to successful integration in all our cases as are policies that provide funds and support for local initiatives that allow for bottom-up innovation. However, more robust and systematic evaluation of these initiatives is needed to clarify the 'business case' for integrated health and social care and to ensure successful generalization of local successes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle