Health systems integration: state of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Integrated health systems are considered a solution to the challenge of maintaining the accessibility and integrity of healthcare in numerous jurisdictions worldwide. However, decision makers in a Canadian health region indicated they were challenged to find evidence-based information to assist with the planning and implementation of integrated healthcare systems. METHODS: A systematic literature review of peer-reviewed literature from health sciences and business databases, and targeted grey literature sources. RESULTS: Despite the large number of articles discussing integration, significant gaps in the research literature exist. There was a lack of high quality, empirical studies providing evidence on how health systems can improve service delivery and population health. No universal definition or concept of integration was found and multiple integration models from both the healthcare and business literature were proposed in the literature. The review also revealed a lack of standardized, validated tools that have been systematically used to evaluate integration outcomes. This makes measuring and comparing the impact of integration on system, provider and patient level challenging. DISCUSSION AND CONCLUSION: Healthcare is likely too complex for a one-size-fits-all integration solution. It is important for decision makers and planners to choose a set of complementary models, structures and processes to create an integrated health system that fits the needs of the population across the continuum of care. However, in order to have evidence available, decision makers and planners should include evaluation for accountability purposes and to ensure a better understanding of the effectiveness and impact of health systems integration.
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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 | 0,061 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».