Patient and carer perceptions of case management for long-term conditions
Notice bibliographique
Résumé
Nurse-led case management programmes have become increasingly popular over the last 15 years. Countries such as the USA, Canada, Sweden and the Netherlands have long running case management programmes in place for frail elderly people. The Department of Health in England has recently introduced a 'community matron' role to provide case management to patients with highly complex long-term conditions; a group that is predominantly comprised of elderly people. Department of Health policy documents do not define the day-to-day role of community matrons but instead describe the objectives and principles of case management for long-term conditions. The aim of this qualitative study was to describe case management from the perspective of patients and carers in order to develop a clearer understanding of how the model is being delivered for patients with long-term conditions. In-depth interviews were conducted with a purposive sample of 72 patients and 52 carers who had experience of case management. Five categories of case management tasks emerged from the data: clinical care, co-ordination of care, education, advocacy and psychosocial support. Psychosocial support was emphasised by both patients and carers, and was viewed as equally important to clinical care. Patient and carer perceptions of case management appear to contrast with descriptions contained in Department of Health guidance, suggesting an 'implementation surplus' in relation to the policy. This particularly appears to be the case for psychosocial support activities, which are not described in official policy documents. The provision of significant psychosocial support by community matrons also appears to differentiate the model from most other case management programmes for frail elderly people described in the literature. The findings emphasise the importance of seeking patient and carer input when designing new case management programmes.
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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 | 0,003 | 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 | 0,005 | 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 ».