Integrating care for older people with complex needs: key insights and lessons from a seven-country cross-case analysis
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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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 | 0,045 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».