Integrated care networks for the vulnerable elderly: North American prototypes, performance and lessons
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe in general terms the managed care network (MCN) rationale and approach to the organisation and delivery of services to the long term care (LTC) elderly, report on the prototypes and performance associated with three major North American models (PACE in U.S. and SIPA and PRISMA in Canada), and present the major lessons learned from these three programmes. CONTEXT: Irrespective of cross-national differences in LTC for the elderly, countries confront broadly similar challenges, including fragmented services, disjointed care, less-than-optimal quality, system inefficiencies and difficult-to-control costs. The MCN model, which more or less combines responsibilities, resources and funding for a broad array of LTC under ‘one roof’, is attracting increasing international attention as a promising structural solution to the problem of how best to deliver seamless, cost-effective care to a burgeoning vulnerable elderly population. North America—both the U.S. and Canada—is an especially fertile proving ground for MCNs for the vulnerable elderly. DATA SOURCES: Data are derived from the respective programme evaluations and other sources of publicly available descriptive and outcomes data pertaining to the projects under review. PRELIMINARY CONCLUSIONS: Although MCM models should be considered ‘works in progress’, they are responsible for a promising pattern of outcome measures in terms of access, clinical co-ordination and continuity, health and functional status, serviced utilisation, institutional placement, quality of life, carer burden, client satisfaction, and costs. Four main organisational elements—perhaps acting synergistically—appear to be responsible for these positive results: 1) umbrella organisational structure; 2) case-managed, multi-disciplinary team care; 3) organised provider network; and, 4) financial incentives. DISCUSSION: In order to unlock the full potential of MCN models for the vulnerable elderly, we will need: 1) better understanding of the relationships between structures, team working, services, service provision, and outcomes; 2) greater focus on client- and user-defined outcomes; and, 3) more insight into what specific organisational, managerial, clinical, and other levers produce positive results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».